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Can growth mindset interventions improve academic achievement?|教育干预数据集|学术成就数据集

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Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-26 收录
教育干预
学术成就
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资源简介:
Encouraging the idea of a growth mindset in which students believe that they can improve their ability, as opposed to a fixed mindset, has been suggested as an effective and relatively cheap approach to improving student attainment at school. This paper offers a comprehensive review of the evidence from growth mindset interventions. After a rigorous search, screening, and evaluation, the inclusion criteria led to 24 studies. All were randomised control trials (RCTs) focused on growth mindset of intelligence interventions for school-age children, and included output measures for academic performance assessment. Their findings reveal that the strongest studies, characterised by larger sample sizes, minimal missing data, and high data quality, exhibit null or very small effect sizes, ranging from Cohen's d = -0.008 to +0.054. Additionally, certain findings raise concerns about a potential conflict-of-interest bias, suggesting that some negative or null results may remain unpublished. The review identifies three evaluations with a high degree of trustworthiness and with no conflict of interest. Among these, two studies indicate no discernible impact, while one shows a small impact. Given these findings, it is not advisable for schools, school districts, or governments to allocate significant time or resources to the implementation of growth mindset interventions, as the anticipated outcomes are likely to be either null or very modest. However, if there is an opportunity to implement such interventions at a minimal or negligible cost, or as part of another objective, it might be reasonable to proceed with them, considering the potential for a small positive impact.
创建时间:
2024-01-23
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N-MNIST (Neuromorphic-MNIST)

简要说明 Neuromorphic-MNIST (N-MNIST) 数据集是原始基于帧的 MNIST 数据集的尖峰版本。它由与原始 MNIST 数据集相同的 60 000 个训练样本和 10 000 个测试样本组成,并以与原始 MNIST 数据集(28x28 像素)相同的视觉比例捕获。 N-MNIST 数据集是通过将 ATIS 传感器安装在电动云台装置上并让传感器在 LCD 监视器上查看 MNIST 示例时移动来捕获的,如本视频所示。可以在下面的论文中找到对数据集及其创建方式的完整描述。如果您使用数据集,请引用本文。果园,G。科恩,G。贾亚万特,A。和 Thakor, N. “Converting Static Image Datasets to Spiking Neuromorphic Datasets Using Saccades”,《神经科学前沿》,第 9 卷,第 437 期,2015 年 10 月

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PrimerBank is a public resource for PCR primers. These primers are designed for gene expression detection or quantification (real-time PCR). PrimerBank contains over 306,800 primers covering most known human and mouse genes.

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HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。

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