Enhancing Self-efficacy of Elementary School Students to Learn Mathematics
Notice bibliographique
Résumé
Mathematics is a key to all scientific subjects. Learning mathematics requires cognitive and meta-cognitive effort.Many students suffer from mathematics anxiety that very often leads to physiological symptoms. Self-efficacy isdefined as people's beliefs about their capabilities to produce designated levels of performance that affect their lives.Regardless of previous ability achievement, high-efficacious students work harder, persist longer, persevere in theface of adversity, have lower anxiety, and achieve more than low-efficacious students. Therefore, very important inmathematical education is the nurturing of young people who will exercise control over learning mathematics. In thisqualitative action research, we diagnosed and attempted to enhance eight 6th graders' efficacy beliefs to learnmathematics. Research tools were 22 interviews, six observations, and 10 field notes. We asked what constitutedstudents' self-efficacy profile to learn mathematics. The constant comparative and grounded theory techniques wereused for data analysis. Intervention included goal-setting, skill and strategy acquisition, and reflection. Thetheoretical contribution of this study is a very detailed diagnosis of self-efficacy resulting in a profile rather than in asingle score. Practically, this profile enabled efficient intervention that resulted in students' high self-efficacy andachievement and improvement in teacher instruction.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».