Spatial anxiety: A novel questionnaire with subscales for measuring three aspects of spatial anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Spatial skills are a strong predictor of achievement and pursuit of employment in STEM fields. However, some individuals experience anxiety arising from situations that require performing spatial tasks in an evaluative context, and as a result, may avoid spatial related mental activities and exposure to spatially relevant experiences. We sought to generate and validate an instrument capable of reliably measuring individual differences in experiences of spatial anxiety. We developed a spatial anxiety data-driven approach, wherein an exploratory factor analysis was conducted within the framework for different types of spatial skills outlined by Uttal et al. (2013; https://doi.org/10.1037/a0028446). In Study 1, factor analyses revealed that items loaded on three factors that corresponded well with some of the most common spatial abilities that have been discussed in the broader literature: navigation, mental-manipulation and imagery. The three subscales were high in internal reliability and between-scale selectivity. Study 2 then established that external validity was good for the navigation and manipulation subscales: higher anxiety ratings uniquely predicted lower objective performance and lower attitude/ability ratings on established measures within the respective subdomains. External validity was acceptable for the imagery subscale, uniquely predicting lower attitude/ability ratings on an established spatial imagery questionnaire. The overall result is an empirically validated Spatial Anxiety scale for use with adults that also respects the multifaceted nature of spatial processing. This questionnaire has the potential to provide a more comprehensive screening tool for spatial anxiety, and is a step toward identifying potential barriers to STEM education.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».