The Relationship between Growth Mindset and Mathematics Achievement
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the relationship between a growth mindset and mathematical performance among seventh-grade students at Tambobong National High School in Davao City. The researchers employed a descriptive-correlational research design and selected 100 students via stratified random sampling to guarantee representation from various sections. Data regarding students' beliefs were gathered using a modified Growth Mindset Scale by Dweck (2006), which comprises Likert-type items assessing students' perceptions of the malleability of intelligence. The evaluation of mathematics performance was conducted through the students' final grades in the subject, as recorded in school documentation. Descriptive statistics indicated a mean mindset score of 2.09, interpreted as “Growth Mindset with Some Fixed Ideas,” suggesting that students predominantly perceive abilities as developable, yet maintain certain fixed beliefs. Their mathematics performance yielded a mean general average of 85.8, categorized as “Very Satisfactory.” The Pearson Product-Moment Correlation Coefficient was employed to determine the relationship between the two variables, yielding a moderate yet statistically significant positive correlation (r = 0.219) This indicates that students possessing more robust growth-oriented beliefs generally achieve superior performance in mathematics. The results corroborate theories connecting mindset, motivation, and academic success, highlighting the importance of integrating mindset development into educational strategies to enhance student performance in mathematics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».