Overcoming Unpleasant Affective Experiences when Learning: A Latent Profile Analysis of Resilience
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on conceptualizations of affective experience (Seo, Barrett, & Bartunek, 2004) and experiential learning theory (Kolb, 2014), resilience in learning is considered the capacity to initiate, persist, and direct effort towards learning when experiencing unpleasant affective states such as frustration. In this study, factors shown to support learning were reviewed, a four-factor model of resilience was developed and tested, and a latent profile analysis was completed to test the likelihood of resilience based on profiles associated with differences in scores when learning during frustration and learning during progress. The four resilience factors were positive emotional engagement, creative problem-solving, learning identity, and social support. Results provided support for two latent profiles of resilience: A quarter of individuals could activate the four learning resilience factors under both pleasant and unpleasant affective experiential states, while most saw decrements in these factors when faced with unpleasant affect such as frustration. The results support an underlying structure of resilience factors and the view of resilience as a process of buffering and self-regulation when experiencing unpleasant affective states. Further studies are needed on how to buffer the decremental impact of unpleasant affective experiential states.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».