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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».