Gender stereotype endorsement differentially predicts girls' and boys' trait-state discrepancy in math anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Mathematics is associated with anxiety for many students; an emotion linked to lower well-being and poorer learning outcomes. While findings typically show females to report higher trait math anxiety than males, no gender differences have to date been found in state (i.e., momentary) math anxiety. The present diary study aimed to replicate previous findings in investigating whether levels of academic self-concept was related to this discrepancy in trait vs. state anxiety measures. Additionally, mathematics-related gender stereotype endorsement (mathematics is a male domain) was investigated as an additional predictor of the trait-state discrepancy. The sample included 755 German 9th and 10th graders who completed self-report measures of trait math anxiety, math self-concept, and gender stereotype endorsement, in addition to state measures of anxiety after math classes by use of a standardized diary for 2-3 weeks (N within = 6207). As expected, females reported higher trait math anxiety but no gender differences were found for state math anxiety. Also in line with our assumptions, multilevel analyses showed the discrepancy between trait and state anxiety to be negatively related to students' self-concept (i.e., a lower discrepancy for students with higher self-concepts). Furthermore, gender stereotype endorsement differentially predicted the trait-state discrepancy: When controlling for self-concept in mathematics, females who endorsed the gender stereotype of math being a male domain more strongly overestimated their trait math anxiety as compared to their state anxiety whereas this effect was not significant for males. The present findings suggest that gender stereotype endorsement plays an important role in explaining gender differences in math anxiety above and beyond academic self-concept. Implications for future research and educational practice are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».