Gendered Decision-Making About Mathematics Courses: Contributions of Self-Perceptions, Domain-Perceptions, and Sociocultural Factors
Notice bibliographique
Résumé
Girls continue to be underrepresented in Year 11 and 12 intermediate and advanced mathematics courses in Australia, which has implications for their future educational opportunities and career aspirations. The present study compared the choices of 84 Year 10 girls and boys from one school for their Year 11 mathematics course, with their teachers’ recommendations for the same. Findings indicated that while most participants made course selections aligned with their teachers’ recommendations, girls tended to under-aspire and boys tended to over-aspire in their choice decisions, based on their teachers’ recommended course choices. In addition, utilising the Expectancy-value theoretical (EVT) framework, we surveyed participants to measure their self-perceptions (self-concept), and values about mathematics (intrinsic value, utility value, and attainment value). We also measured participants’ views on the domain of mathematics (sense of belonging, growth mindset, the status of mathematics, gender bias). Multivariate analysis of variance indicated that girls showed lowered self-concept, sense of belonging, and growth mindset than boys, also viewing mathematics as less of a high-status subject than boys. In addition, the survey obtained participants’ opinions on sociocultural influences on their mathematics course selections, with no significant gender differences noted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».