The relation between trait flow and engagement, understanding, and grades in undergraduate lectures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Much work has focused on inattention in the classroom, examining how episodes of task-unrelated thought (i.e., mind wandering) and engagement with various forms of media (e.g., media multitasking, smartphone use) influence retention of lecture material. However, considerably less work has examined factors that may positively influence attentiveness in lectures. AIMS: We aimed to explore whether the trait-level tendency to experience 'flow'-defined here as the subjective experience of deep and effortless concentration-is related to in-class reports of engagement and understanding during undergraduate lectures, as well as academic performance. SAMPLE: Participants were undergraduate students in Psychology at a University in Ontario, Canada. METHODS: We measured trait flow (i.e., deep, effortless concentration) at the beginning of each semester, and assessed engagement and understanding during lectures via experience sampling probes throughout two semesters in several university courses. Experience sampling probes were presented intermittently using a laptop application. We also measured students' trait mind wandering and grit, and collected students' course grades. RESULTS: The general tendency to experience deep, effortless concentration predicted engagement and understanding in lectures throughout the term, as well as final course grades, over and above students' grittiness and tendency to mind wander. CONCLUSIONS: These findings suggest that the everyday tendency to experience flow extends to a classroom environment and has implications for academic success.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».