فکر بنیانبانک مقالات روان‌شناسی

Anastasia Hansen

۱ مقاله

همه‌ی آثار Anastasia Hansen در فکر بنیان مشاهده ←

Machine learning in predicting the effects of personality traits on college students’ grit in Ghana

یادگیری ماشین در پیش‌بینی اثر ویژگی‌های شخصیتی بر پشتکار دانشجویان دانشگاه در غنا

Anastasia Hansen Discover Education, 2026, Vol. 5, Issue 1 https://doi.org/10.1007/s44217-026-02243-w

چکیده

This study examines whether Big Five personality traits are associated with grit among Ghanaian teacher trainees, applying regularisation assisted econometric estimation within a double machine learning framework. Using survey data from 288 students at Jasikan College of Education, three complementary post lasso estimators were applied, namely ordinary least squares with CHS lasso orthogonalised variables, CHS post lasso orthogonalised variables, and PDS selected variables alongside the full regressor set, each employing lasso purely for covariate selection and orthogonalisation within an OLS framework. A cross validated predictive lasso model corroborated these estimates. Across specifications, openness and conscientiousness consistently predicted higher grit, with openness exceeding conscientiousness in effect size, while extraversion, agreeableness and neuroticism showed no significant association. These specific findings suggest that personality dimensions relevant to grit may depend on resource constrained teacher training conditions, offering targets for interventions strengthening grit among prospective educators in Ghana.

این مطالعه بررسی می‌کند که آیا ویژگی‌های شخصیتی پنج‌گانه با پشتکار در میان کارآموزان معلم غنایی مرتبط هستند یا خیر، و در این راستا از برآورد اقتصادسنجی با کمک منظم‌سازی در چارچوب یادگیری ماشین دوگانه بهره می‌گیرد. با استفاده از داده‌های پیمایشی ۲۸۸ دانشجو از کالج آموزش Jasikan، سه برآوردگر مکمل پس‌لاسو به کار گرفته شد: حداقل مربعات معمولی با متغیرهای ارتوگونال‌شده‌ی CHS لاسو، متغیرهای ارتوگونال‌شده‌ی CHS پس‌لاسو، و متغیرهای انتخاب‌شده‌ی PDS همراه با مجموعه‌ی کامل متغیرهای تبیین‌گر، که در هر یک، لاسو صرفاً برای انتخاب و ارتوگونال‌سازی متغیرهای همبسته در چارچوب OLS به کار رفت. یک مدل لاسو پیش‌بینی با اعتبارسنجی متقاطع این برآوردها را تأیید کرد. در تمامی مدل‌ها، گشودگی و وظیفه‌شناسی به طور پیوسته پیش‌بینی‌کننده‌ی بالاتر بودن پشتکار بودند، به‌طوری که گشودگی از لحاظ اندازه‌ی اثر از وظیفه‌شناسی پیشی گرفت، در حالی که برون‌گرایی، توافق‌پذیری و روان‌رنجوری هیچ ارتباط معناداری نشان ندادند. این یافته‌های خاص نشان می‌دهند که ابعاد شخصیتی مرتبط با پشتکار ممکن است به شرایط آموزش معلم در محیط‌های با منابع محدود وابسته باشند و اهدافی را برای مداخلات تقویت پشتکار در میان معلمان آینده در غنا ارائه می‌کنند.

سایت ناشر ↗ دسترسی آزاد