Dojo Tokens: The Effects of a Token Economy on Undergraduate Student Behaviour and Performance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This purpose of this study is to investigate the effects of implementing a web-based token economy, ClassDojo, on the academic behaviour and performance of undergraduate Sales students at a large AACSB accredited university. Design: Two experiments were used to investigate this issue. Consistent with the extant token economy literature which uses within-subjects experimental designs, Experiment One identified suitable target academic behaviours / rewards and then compared levels of student target academic behaviour before and after the implementation of the procedure for students in a single Sales class (n=72). The second experiment specifically compared levels of student performance as well as the variables considered in Experiment One for two separate classes; a control (n=76) and a ClassDojo section (n=71). Results: Results from Experiment One showed that students had significantly higher levels of the selected academic target behaviours as well as higher self-reported effort, interest and enjoyment after the token economy procedure was utilized. Results from the second experiment showed that students in the ClassDojo condition had significantly higher levels of academic performance as well as higher levels of reinforced behaviours and self-reported effort, interest and enjoyment. Value to Marketing Educators: Since the implementation of the ClassDojo token economy system is a simple seven step process which can result in significant improvements in both academic performance and levels of target academic behaviour for students, the ClassDojo system may be a useful class management tool to utilize in undergraduate marketing classes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».