Нужна ли конкуренция между учащимися? Она помогает учебе или тормозит?

Как студенты, мы постоянно чувствуем давление, чтобы преуспеть в классе, чтобы получить хорошую работу после выпуска, должность или место в  аспирантуре. Мы знаем, что за все эти результаты нам придется бороться, и это добавляет к нашему обучению уровень стресса,  которого могло бы и не быть. Однако соревнование в академических кругах - это не всегда плюс.  На самом деле, несколько исследований показывают, что конкурентная учебная среда может фактически помешать студентам делать то, на что они способны, и может помешать им усвоить как можно больше материала. Одним из хорошо известных является эксперимент, в котором двум группам студентов Принстона были предложены два почти идентичных теста.  Один из тестов назывался «Intellectual Ability Questionnaire», а другой  -  «Intellectual Challenge Questionnaire». Студенты, сдавшие тест с более угрожающим названием,  а именно второй, получили оценки на 18 процентных пунктов ниже, чем у другой экспериментальной группы. Манипулируя уровнем соперничества, воспринимаемым учащимися, экспериментаторы получали существенно разные результаты.

Успеваемость в учебе зависит от множества факторов, и  поскольку мы чувствуем, что наши академические успехи отражают наш интеллект,  характеристику, которую мы воспринимаем как установленную ценность, соревнование в учебе может на самом деле деморализовать и препятствовать прогрессу студента. Однако это не означает, что учащиеся не должны иметь в виду цели, когда они собираются учиться.  

С другой стороны, совместные методы обучения, такие как групповые обсуждения студенческого уровня , семинары кафедры с присутсвием профессуры, могут быть эффективной альтернативой занятиям, которые как раз усиливают конкуренцию. Наши оценки могут повлиять на то, что мы сможем делать после выпуска ( в идеале, конечно ) , но пока мы  еще в Университете может быть было бы лучше сосредоточиться на том, почему нам нравится область специализации, например, Квантовая механика и Функциональный Анализ (они сильно взаимосвязаны), Дискретная Математика и Data Science,  Теория Ока-Картана и МТФКП и так далее вместо того чтобы все время сравнивать себя с другими.