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Enregistrement W2740903410 · doi:10.1080/01443410.2017.1356449

Additive and multiplicative effects of working memory and test anxiety on mathematics performance in grade 3 students

2017· article· en· W2740903410 sur OpenAlexfundno aff
Johan Korhonen, Mikaela Nyroos, Bert Jonsson, Hanna Eklöf

Notice bibliographique

RevueEducational Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetUniversity of Calgary
Mots-clésPsychologyTest anxietyMultiplicative functionMathematics educationTest (biology)AnxietyDevelopmental psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to investigate the interplay between test anxiety and working memory (WM) on mathematics performance in younger children. A sample of 624 grade 3 students completed a test battery consisting of a test anxiety scale, WM tasks and the Swedish national examination in mathematics for grade 3. The main effects of test anxiety and WM, and the two-way interaction between test anxiety and WM on mathematics performance, were modelled with structural equation modelling techniques. Additionally, the effects were also tested separately on tasks with high WM demands (mathematical problem-solving) versus low WM demands (basic arithmetic). As expected, WM positively predicted mathematics performance in all three models (overall mathematics performance, problem-solving tasks, and basic arithmetic). Test anxiety had a negative effect on problem-solving on the whole sample level but concerning basic arithmetic only students with lower WM were affected by the negative effects of test anxiety on performance. Thus, students with low WM are more vulnerable to the negative effects of test anxiety in low WM tasks like basic arithmetic. The results are discussed in relation to the early identification of test anxiety.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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