Educational Attainment Post-Pandemic: An Examination of Growth Mindset Language and Strategies in Graduate Students
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines growth mindset, an evidence-based strategy posited by Carol Dweck (2007), within the framework of a classroom at a private, faith-based university. In a post-pandemic time where many students and people have felt adverse effects on their ability to adapt, this research studies the impact of mindset language and strategies on a student’s internal locus of control. The specific question the researchers posited was, does growth mindset language and strategies within a graduate-level class affect a student’s internal locus of control?Participants in this study were Master of Business Management students taking an online employee development course at Azusa Pacific University. The online course was modified to use growth mindset language and strategies. Changes in language focused on effort, starting with the syllabus and project instructions and continuing throughout the course. For example, language used in the weekly overviews focused on effort and explaining why effort was important.Survey results indicated that the graduate students did not report an increase in their level of growth mindset or locus of control. This is hypothetically due to the high level of growth mindset and internal locus of control already felt by the participants. This moves the focus for graduate students from mindset to the environment they are learning in, including the level of psychological safety felt by the students in the classroom.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».