Changes in high‐school students' competence beliefs, utility value and achievement goals in mathematics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many studies have revealed that there is a significant decrease over time in high-school students' attitudes towards mathematics learning. Some authors conclude that motivation in mathematics stabilizes or improves around grade 9; others propose that the decline is continuous. It is unclear if girls or boys are more affected by this phenomenon. AIMS: The present study aims to further examine changes in competence beliefs, utility value and achievement goals in mathematics during high school, taking gender and period of the academic year into account. SAMPLE: 1,130 participants from 18 secondary schools, distributed in two cohorts (grades 7 and 9). METHOD: Attitudinal scales designed to measure competence beliefs, utility value and achievement goals in mathematics were administered at the beginning and end of three academic years in a longitudinal cohort-sequential research design using two sequential cohorts. Hierarchical linear modelling was used to analyse the data. RESULTS: Results showed an ongoing reduction of most of the variables measured. This was the case for both cohorts and genders. However, boys were more affected than girls. Furthermore, for all variables, motivation tended to be lower at the end of the academic year than at the beginning. CONCLUSIONS: Our results support the hypothesis of a regular decline of motivation in mathematics during high school, accentuated between grades 9 and 11. Moreover, our results illustrate gender convergence in mathematics rather than gender differentiation. Finally, the gradual drop in motivation in mathematics appears to be a two-step phenomenon: a decrease between and within grade levels.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».