Attitudes towards mathematics: exploring beliefs shared by elementary students
Notice bibliographique
Résumé
Mathematics education has long dealt with negative attitudes which may be based on or can create misconceptions, myths, phobias, and anxiety. A cultural norm of negative dispositions has developed to include beliefs that genetics and gender influence learning. Attention to the affective domain is essential to gauge current dispositions. The intent of this study is to explore and compare the beliefs held by a sample of adults and students in School District #28 (Quesnel). The survey queried thoughts on self-efficacy as math learners, an enjoyment of doing math, and a willingness to engage mathematics. Results show that student self-efficacy is high. Despite this, the negative and neutral attitudes towards learning mathematics continue to be powerful. Most participants continue to experience frustration and too many suffer embarrassment. Analysis revealed interesting trends such as the stronger positive attitudes held by girls in this sample or the general reluctance of all students regarding mathematics in high school and in the workplace. Descriptive statistics show that the only significant difference can be found on seven items between genders. Of interest are the strong student results that virtually dismiss the existence of the misconceptions of gender and genetic influences on ability that are still held by many adults. Recommendations include: developing awareness of learning styles specific to mathematics learning, increasing teacher awareness regarding the continuum of math skills, challenging educators to make teaching and learning math more fun, and creating materials that address the unknowns of mathematics beyond the elementary years. --P.ii.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».