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Enregistrement W2805976071 · doi:10.1186/s40594-018-0118-3

A study of the correlation between STEM career knowledge, mathematics self-efficacy, career interests, and career activities on the likelihood of pursuing a STEM career among middle school students

2018· article· en· W2805976071 sur OpenAlexafffundabout
Karen Blotnicky, Tamara A. Franz‐Odendaal, F. G. French, Phillip Joy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of STEM Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensDalhousie UniversityMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésScience educationCareer developmentMathematics educationSelf-efficacyPsychologyCognitive Information ProcessingMedical educationPedagogyMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A sample of 1448 students in grades 7 and 9 was drawn from public schools in Atlantic Canada to explore students' knowledge of science and mathematics requirements for science, technology, engineering, and mathematics (STEM) careers. Also explored were their mathematics self-efficacy (MSE), their future career interests, their preferences for particular career activities, and their likelihood to pursue a STEM career. RESULTS: Analysis revealed that while older students had more knowledge about mathematics/science requirements for STEM careers, this knowledge was lacking overall. Also, students with higher MSE were more knowledgeable about STEM career requirements. Furthermore, students with higher MSE and STEM career knowledge were more likely to choose a STEM career. Students with greater interest in technical and scientific skills were also more likely to consider a STEM career than those who preferred career activities that involved practical, productive, and concrete activities. CONCLUSIONS: The results of this study show that students in middle school have a limited STEM career knowledge with respect to subject requirements and with respect to what sort of activities these careers involve. Furthermore, students with low MSE have a declining interest in STEM careers. Our data thus support the need to improve access to knowledge to facilitate students' understanding of STEM careers and the nature of STEM work. Exposure of students to STEM careers can enhance their interest in pursuing careers involving science, technology, engineering, and mathematics.

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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations326
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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