Beyond aptitudes and experiences: The unique role of mindsets in emotions in language classrooms
Notice bibliographique
Résumé
Achievement in foreign language (FL) classrooms depends on learners' emotional states. A key individual difference factor that is linked to these experiences is growth mindset, which helps learners make positive meaning of their endeavours. However, uncertainties remain regarding the importance of mindsets when factoring in other learner characteristics (aptitude, age of acquisition, language-use experiences, year of learning, gender). This study ( N = 342 university-level FL learners) comprehensively explores how mindsets and learner characteristics are related to multifaceted emotions (enjoyment, helplessness, frustration, boredom, anxiety), and end-of-semester performance. We found that prior language-use experience was the most notable learner characteristic in predicting emotions. Growth mindsets also incrementally predicted all learning emotions, even after controlling for learner characteristics. Although growth mindset was not directly related to performance, it indirectly predicted performance through a decrease in the feeling of helplessness. Altogether, growth mindsets matter for positive classroom experiences. This study shows that language learners' growth mindsets have incremental validity in predicting classroom emotions over other individual factors (aptitude, age of acquisition, prior foreign language [FL] learning experiences, FL use experience). Furthermore, helplessness was the emotion that was most predictive of students' later grades, with fixed mindsets appearing to be a key contributing factor through feelings of helplessness. Therefore, endorsing a growth mindset might help learners feel less helpless in class, which in turn may benefit their performance in foreign language learning. • Learner emotions are multifaceted factors and important for success in foreign language classrooms. • Prior language experience is linked to many aspects of learner emotions. • Growth mindsets contribute to emotions, even after considering learner characteristics. • Growth mindsets did not directly predict performance. • Growth mindsets incrementally predict emotions, which in turn predict performance.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».