“I Fall Asleep in Class … But Physics Is Fascinating”: The Use of Large-Scale Longitudinal Data to Explore the Educational Experiences of Aspiring Girls in Mathematics and Physics
Notice bibliographique
Résumé
This article explores how students' aspirations to study mathematics or physics in post-16 education are associated with their perceptions of their education, their motivations, and the support they feel they received. The analysis is based on the responses of around 10,000 students in England in Year 8 (age 12–13) and then in Year 10 (age 14–15). The students were first surveyed during 2008–2009 and then followed up in 2010–2011. t-tests revealed a decline in their perceptions of their mathematics and physics education. Factor analyses indicated subject-specific constructs that were associated with gender aspiration groups (i.e., high-aspiring girls, high-aspiring boys, low-aspiring girls, low-aspiring boys). High-aspiring girls were more likely than low-aspiring boys to be positive about mathematics/physics education, motivation in these subjects, and support received. However, high-aspiring girls were less likely than high-aspiring boys to be encouraged by their teachers and families to continue with these subjects post-16 and had lower self-concepts, intrinsic valuations, and perceptions of lessons. Low-aspiring girls reported the least favorable views of their mathematics/physics education of all four gender aspiration groups. Findings were generally similar for mathematics and physics, although students overall responded more favorably to mathematics than to physics. The quantitative findings are illustrated with extracts from longitudinal interviews (ages 15, 16, and 17) of two high-aspiring girls.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».