How Parents’ Stereotypical Beliefs Relate to Students’ Motivation and Career Aspirations in Mathematics and Language Arts
Notice bibliographique
Résumé
Despite progress, gender gaps persist in mathematical and language-related fields, and gender stereotypes likely play a role. The current study examines the relations between parents' gender-related beliefs and their adolescent child's motivation and career aspirations through a survey of 172 parent-child dyads. Parents reported their gendered beliefs about ability in mathematics and language arts, as well as their prescriptive gender role beliefs. Students reported their expectancies and values in these two domains, as well as their career aspirations The results of path models suggested that parents' ability stereotypes about language boosted girls' motivation for language arts, thereby nudging them away from STEM pathways. Girls' career aspirations stemmed not only from their valuation of the corresponding domain, but also from their valuation of competing domains. Such findings highlight the need to consider multiple domains simultaneously in order to better capture the complexity of girls' career decisions. For boys, parents' language ability stereotypes were directly related to mathematical career aspirations. These results suggest that stereotypes that language arts is not for boys push them instead toward mathematics. Our study also highlighted the unique role of parental beliefs in traditional gender roles for boys' motivation and career aspirations. Specifically, parents' gender role stereotypes directly related to less interest in language arts only among boys. This highlights that research into gender gaps in female-dominated fields should consider stereotypes related to appropriate behavior and social roles for boys.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».