Ошибки студентов при прогнозировании учебных результатов

Контрольные работы являются неотъемлемой частью любого учебного процесса. Если студенты не обладают достаточной информацией о содержании контрольных работ, они могут иметь ошибочные ожидания и выбирать неоптимальную образовательную стратегию, что ведет как к снижению общего уровня знаний и академических успехов, так и к снижению мотивации у студентов прикладывать усилия в дальнейшем. Мы ставим перед собой следующую цель – выявить факторы, формирующие ожидаемые и фактические баллы за контрольные работы, и определить различия между ними. Данные были собраны при помощи опроса студентов Экономического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова в рамках курса «Теория финансов». В качестве метода моделирования используется регрессионный анализ. Студенты неверно оценивают свои знания по предмету, что приводит к некорректным ожиданиям. При формировании ожидаемых баллов респонденты ориентируются на прошлые достижения по другим учебным предметам, однако связь между этим фактором и фактическими баллами не обнаружена. При этом студенты не учитывают прошлые ошибки (разницу между фактическими и ожидаемыми баллами за первую работу) при формировании ожидаемых баллов за следующую контрольную работу.

1. Atkinson, J. W. (1957). Motivational determinants of risk-taking behavior. Psychological Review, 64(6), 359–372. https://doi.org/10.1037/h0043445

2. Brunnermeier, M. K., & Parker, J. A. (2005). Optimal expectations. American Economic Review, 95(4), 1092–1118. https://doi.org/10.1257/0002828054825493

3. Eil, D., & Rao, J. M. (2011). The good news-bad news eff ect: Asymmetric processing of objective information about yourself. American Economic Journal: Microeconomics, 3(2), 114–138. https://doi.org/10.1257/mic.3.2.114

4. Foster, N. L., Was, C. A., Dunlosky, J., & Isaacson, R. M. (2017). Even after thirteen class exams, students are still overconfi dent: The role of memory for past exam performance in student predictions. Metacognition and Learning, 12(1), 1–19. https://doi.org/10.1007/s11409-016-9158-6

5. Glenberg, A. M., Wilkinson, A. C., & Epstein, W. (1982). The illusion of knowing: Failure in the self-assessment of comprehension. Memory & Cognition, 10(6), 597–602. https://doi.org/10.3758/BF03202442

6. Hacker, D. J., Bol, L., Horgan, D. D., & Rakow, E. A. (2000). Test prediction and performance in a classroom context. Journal of Educational Psychology, 92(1), 160–170. https://doi.org/10.1037/0022-0663.92.1.160

7. Jansen, R. A., Raff erty, A. N., & Griffi ths, T. L. (2021). A rational model of the DunningKruger eff ect supports insensitivity to evidence in low performers. Nature Human Behaviour, 5(6), 756–767. https://doi.org/10.1038/s41562-021-01057-0

8. Koszegi, B. (2006). Ego utility, overconfi dence, and task choice. Journal of the European Economic Association, 4(4), 673–707. https://doi.org/10.1162/JEEA.2006.4.4.673

9. Kruger, J., & Dunning, D. (1999). Unskilled and unaware of it: How diffi culties in recognizing one’s own incompetence lead to infl ated self-assessments. Journal of Personality and Social Psychology, 77(6), 1121–1134. https://doi.org/10.1037/0022-3514.77.6.1121

10. Mezulis, A. H., Abramson, L. Y., Hyde, J. S., & Hankin, B. L. (2004). Is there a universal positivity bias in attributions? A meta-analytic review of individual, developmental, and cultural diff erences in the self-serving attributional bias. Psychological Bulletin, 130(5), 711–747. https://doi.org/10.1037/0033-2909.130.5.711

11. Miller, T. M., & Geraci, L. (2011). Training metacognition in the classroom: The infl uence of incentives and feedback on exam predictions. Metacognition and Learning, 6(3), 303–314. https://doi.org/10.1007/s11409-011-9083-7

12. Möbius, M. M., Niederle, M., Niehaus, P., & Rosenblat, T. S. (2022). Managing selfconfi dence: Theory and experimental evidence. Management Science, 68(11), 7793–7814. https://doi.org/10.1287/mnsc.2021.4294

13. Muenks, K., Wigfi eld, A., & Eccles, J. S. (2018). I can do this! The development and calibration of children’s expectations for success and competence beliefs. Developmental Review, 48, 24–39. https://doi.org/10.1016/j.dr.2018.04.001

14. Putwain, D. W., Nicholson, L. J., Pekrun, R., Becker, S., & Symes, W. (2019). Expectancy of success, attainment value, engagement, and achievement: A moderated mediation analysis. Learning and Instruction, 60, 117–125. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2018.11.005

15. Rosenberg, M. (1965). Society and the adolescent self-image. Princeton University Press.

16. Rury, D., & Carrell, S. E. (2023). Knowing what it takes: The eff ect of information about returns to studying on study eff ort and achievement. Economics of Education Review, 94, 102400. https://doi.org/10.1016/j.econedurev.2023.102400

17. Serra, M. J., & DeMarree, K. G. (2016). Unskilled and unaware in the classroom: College students’ desired grades predict their biased grade predictions. Memory and Cognition, 44(7), 1127–1137. https://doi.org/10.3758/s13421-016-0624-9

18. Siniakova, E. A., & Mirzoyan, A. G. (2024). Feedback spillovers across unrelated tasks. Educational Studies Moscow, 2(3), 176–194. https://doi.org/10.17323/VO-2024-17644

19. Svanum, S., & Bigatti, S. (2006). Grade expectations: Informed or uninformed optimism, or both? Teaching of Psychology, 33(1), 14–18. https://doi.org/10.1207/s15328023top3301_4

20. Svenson, O. (1981). Are we all less risky and more skillful than our fellow drivers? Acta Psychologica, 47(2), 143–148. https://doi.org/10.1016/0001-6918(81)90005-6

21. Wigfi eld, A., Rosenzweig, E. Q., & Eccles, J. S. (2017). Achievement values: Interactions, interventions, and future directions. In A. J. Elliot, C. S. Dweck, & D. S. Yeager (Eds.), Handbook of competence and motivation: Theory and application (2nd ed., p. 116–134). Guilford Press.