Brief Growth Mindset and Mindfulness Inductions to Facilitate Task Persistence After Negative Feedback
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Negative feedback in academic settings is often unavoidable, although it may directly interfere with the ultimate goal of education, as setbacks can diminish motivation, and may even lead to dropping out of school. Previous research suggests that certain predispositions, inductions, and interventions might mitigate the harmful effects of negative feedback. Among others, growth mindset beliefs and mindfulness meditation were proposed as the most promising candidates that may help students to retain motivation. In a pre-registered, randomized experiment, we gave a disappointing evaluation to 383 university students in a bogus laboratory IQ test situation. Half of the participants previously received a growth mindset induction referring to intelligence as a malleable characteristic, while the other half received a fixed mindset induction referring to intelligence as a stable characteristic that cannot be changed. Then participants had a brief mindfulness meditation session or a control condition. Subsequently, they could choose to complete practice tasks before the final IQ assessment. The number of completed optional tasks was used as a behavioral proxy for task persistence. The results showed no difference in task persistence for the growth mindset or the mindfulness induction groups, compared to the other conditions. However, those who reported having higher pre-induction growth mindset beliefs or dispositional mindfulness completed more optional tasks after the mindset or mindfulness induction, respectively. We concluded that our brief inductions may not be adequate for everyone to rectify the demotivating effects of negative feedback, but can enhance task persistence for people with a stronger disposition towards a growth mindset or mindfulness.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 0,003 |
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 découle