Carol Dweck의 연구는 노력에 대한 칭찬 (당신은 이것을 신중하게 작업했습니다)이 성장 마인드셋을 구축한다는 것을 문서화했습니다 — 어려움은 정보로 읽힙니다. 재능에 대한 칭찬 (당신은 너무 똑똑합니다)은 고정 마인드셋을 구축합니다 — 어려움은 정체성에 대한 위협으로 읽혀 피해야 합니다.
효과는 정확히 가장 중요한 곳에서 가장 큽니다: 학습이 일어나는 능력의 가장자리. 어려운 문제를 만난 고정 마인드셋 학생은 분리됩니다. 성장 마인드셋 학생은 더 강하게 참여합니다.
Fluera의 피드백 어휘는 의도적입니다. Ghost Map은 불일치를 닫아야 할 격차로 명명합니다. 간격 반복은 비율이 아닌 시도를 축하합니다. AI는 결코 당신이 똑똑하다고 말하지 않습니다 — 어려운 것을 작업했다고만. 마이크로카피 수준에서의 성장 마인드셋.