Universal Beliefs and Specific Practices: Students’ Math Self-Efficacy and Related Factors in the United States and China
Notice bibliographique
Résumé
This study intends to compare and contrast student and school factors that are associated with students’ mathematics self-efficacy in the United States and China. Using hierarchical linear regressions to analyze the Programme for International Student Assessment (PISA) 2012 data, this study compares math self-efficacy, achievement, and variables such as math teacher support and socioeconomic status (SES) between 15-year-old students in the U.S. and in Shanghai, China. The findings suggest that on average, students from Shanghai showed higher math self-efficacy and better achievement than those of American students. However, at the student level, similar positive relationships between math teacher support and math self-efficacy and between SES and math self-efficacy were found in both locations. That is, in the U.S. and Shanghai, an increase in math teacher support predicts an increase in math self-efficacy, also higher SES is significantly associated with higher math self-efficacy. In addition, at the school level, the smaller difference in American students’ math self-efficacy between higher SES school and lower SES school indicates that the U.S. is more equitable between schools than Shanghai, China in terms of students’ math self-efficacy. Implications from this study indicate that improving teacher support in math class and narrowing the gap in students’ self-efficacy related to school-level SES is a significant issue for the U.S. and Shanghai, China respectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».