First-year students’ math anxiety predicts STEM avoidance and underperformance throughout university, independently of math ability
Notice bibliographique
Résumé
Math anxiety is widely considered a potential barrier to success in STEM. Current thinking holds that math anxiety is directly linked to avoidance of and underperformance in STEM domains. However, past evidence supporting these claims is limited in important ways. Perhaps most crucially, it is possible that math anxiety predicts STEM outcomes merely as a proxy for poor math skills. Here, we tested the link between math anxiety and subsequent STEM outcomes by measuring math anxiety, math ability, and several covariates in 183 first-semester university students. We then tracked students' STEM avoidance and achievement through four years at university via official academic transcripts. Results showed that math anxiety predicted both a reduction in how many STEM courses students took and, separately (i.e., controlling for one another), lower STEM grades. Crucially, these associations held after controlling for math ability (and other covariates). That math anxiety predicts math-related academic achievement independently of Math Ability suggests that, contrary to current thinking, math anxiety's effects on academic performance likely operate via mechanisms other than negatively affecting math ability. Beyond this, we show evidence that math anxiety can account for associations between math ability and STEM outcomes, suggesting that past links between math ability and real-world outcomes may, in fact, be at least partially explainable by attitudes toward math. These findings provide clear impetus for developing and testing interventions that target math anxiety specifically and suggest that focusing on math ability without additional attention to math anxiety may fail to optimally boost STEM outcomes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».