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Enregistrement W3212329867 · doi:10.21831/pg.v16i1.42044

Online tutoring in pandemic: An investigation on students’ mathematics anxiety and learning motivation

2021· article· en· W3212329867 sur OpenAlexaff
Syafika Ulfah, Khoirunnisa Khoirunnisa, Collins Bekoe

Notice bibliographique

RevuePYTHAGORAS Jurnal Pendidikan Matematika · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematics Education and Pedagogy
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleAnxietyPsychologyMathematics educationDescriptive statisticsTest (biology)Mathematical anxietyScale (ratio)PandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Developmental psychologyMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Learning activities should be shifted from offline to online mode as a consequence of the COVID-19 pandemic. Several previous studies have stated that this situation affects the psychology of students. This study aimed to examine mathematics anxiety and learning motivation of junior high school students based on the availability of online tutoring support during the COVID-19 pandemic. We employed a survey method by distributing a Google Form link containing a questionnaire to a public junior high school in East Jakarta, Indonesia. The questionnaire consisted of 22 items of mathematics anxiety and 23 items of learning motivation with a 5-point Likert scale. A total of 365 eighth-grade students were involved in this study. Data analysis used descriptive analysis, Mann-Whitney test, and correlation analysis. Our study revealed a significant difference between students who took and did not take online tutoring. Furthermore, the study also found a negative relationship between mathematics anxiety and learning motivation. The students who took online tutoring had a low level of mathematics anxiety and a very high level of learning motivation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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