已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Learning Down to Train Up: Mentors Are More Effective When They Value Insights from Below

师徒制 心理学 构造(python库) 价值(数学) 等级制度 因果关系(物理学) 数学教育 社会心理学 计算机科学 医学教育 医学 机器学习 物理 经济 程序设计语言 量子力学 市场经济
作者
Ting Zhang,Dan J. Wang,Adam D. Galinsky
出处
期刊:Academy of Management Journal [Academy of Management]
卷期号:66 (2): 604-637 被引量:17
标识
DOI:10.5465/amj.2021.0430
摘要

Although mentorship is vital for individual success, potential mentors often view it as a costly burden. To understand what motivates mentors to overcome this barrier and more fully engage with their mentees, we introduce a new construct, learning direction, which captures the beliefs people have about which individuals within a hierarchy—upward, lateral, or downward—are valuable sources of knowledge. Although most mentors believe knowledge resides higher up in hierarchies, the current research demonstrates mentors are more engaged and effective when they value insights from below. Our first three studies found that downward learning predicted mentor engagement (Study 1) because downward learning-directed mentors viewed mentoring as a worthwhile opportunity for their own learning (Studies 2A-B). A field study examined downstream consequences on mentees' learning outcomes, finding that downward learning-directed mentors trained more hireable mentees (Study 3). A final experiment established causality while also demonstrating that learning direction is open to intervention: reflecting on a downward learning experience increased mentor engagement, which enhanced the mentorship experience for their mentees (Study 4). We extend theories on learning orientation to learning direction and demonstrate that beliefs about the hierarchical sources of learning are critical to successful mentoring.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
L_Gary完成签到 ,获得积分10
1秒前
强健的迎波完成签到,获得积分10
5秒前
缓慢采柳完成签到 ,获得积分10
6秒前
CHEN发布了新的文献求助10
6秒前
xuansouxiu完成签到,获得积分10
10秒前
我要读博士完成签到 ,获得积分10
18秒前
宇宇完成签到 ,获得积分10
19秒前
22秒前
山东人在南京完成签到 ,获得积分10
23秒前
27秒前
Ken发布了新的文献求助10
27秒前
阿瓜发布了新的文献求助150
27秒前
鱼羊明完成签到 ,获得积分10
29秒前
30秒前
陶醉的烤鸡完成签到 ,获得积分10
30秒前
悄悄是心上的肖肖完成签到 ,获得积分10
32秒前
36秒前
38秒前
江南之南完成签到 ,获得积分10
40秒前
梨凉发布了新的文献求助10
44秒前
机智幻香完成签到 ,获得积分10
46秒前
Limerencia完成签到,获得积分10
49秒前
鲤鱼棒棒糖完成签到 ,获得积分10
50秒前
昏睡的乌冬面完成签到 ,获得积分10
50秒前
shentaii完成签到,获得积分10
51秒前
leeSongha完成签到 ,获得积分10
53秒前
53秒前
fx完成签到 ,获得积分10
55秒前
研友_VZG7GZ应助梨凉采纳,获得10
55秒前
祈愿`完成签到,获得积分10
55秒前
Nefelibata完成签到,获得积分10
56秒前
kaier完成签到 ,获得积分10
57秒前
怡然洋葱发布了新的文献求助10
58秒前
mazhen发布了新的文献求助10
58秒前
李_小_八完成签到,获得积分10
58秒前
1分钟前
祈愿`发布了新的文献求助10
1分钟前
ww完成签到,获得积分10
1分钟前
伊萨卡完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 1370
生物降解型栓塞微球市场(按产品类型、应用和最终用户)- 2030 年全球预测 1000
Implantable Technologies 500
Ecological and Human Health Impacts of Contaminated Food and Environments 400
Theories of Human Development 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 360
International Relations at LSE: A History of 75 Years 308
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 计算机科学 内科学 纳米技术 复合材料 化学工程 遗传学 催化作用 物理化学 基因 冶金 量子力学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3921985
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3466790
关于积分的说明 10945031
捐赠科研通 3195646
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1765734
邀请新用户注册赠送积分活动 855718
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 795050