A systematic review of secondary students’ attitudes towards mathematics and its relations with mathematics achievement
Notice bibliographique
Résumé
For a significant number of students, attitudes towards mathematics decrease notably during secondary education. Thus, there is an urgent need to improve students’ mathematics attitudes because attitudes may negatively affect conceptual understanding of mathematics or mathematics performance. However, without a clear unified construct of mathematics attitudes, the ambiguity surrounding this construct prevents researchers from drawing broad conclusions about how to improve students’ overall mathematics attitudes. Therefore, we conducted a systematic review of 95 studies focused on mathematics attitudes to clarify the construct and measurement of mathematics attitudes, and to provide a holistic picture of the relations between mathematics attitudes and math achievement. The review suggested the adoption of a multidimensional definition that regards mathematics attitudes as a combination of specific mathematical cognitions (value, gender roles/beliefs, confidence, self-concept), affects (enjoyment, anxiety), and behavioural intentions (i.e., willingness and tendency to spend more time learning mathematics subjects). The review then explored the relations between each subdimension of attitudes and mathematics performance. In general, anxiety and gender roles were negatively correlated with mathematics performance (r = -.27 to -.48; -.21) whereas enjoyment, self-concept, confidence, perceived value, and behavioural intentions were positively related to achievement (r = .27 to .68; .21 to .76; .34 to .42; .11 to .30; .21 to .34, respectively). Thus, mathematics attitudes appear to comprise three components with several subdimensions that each uniquely contribute to mathematics achievement. Going forward, researchers of mathematics attitudes should a) specify the components of mathematics attitudes used to guide their investigation b) adopt measures in line with their chosen components, and c) investigate how each subdimension of mathematics attitudes uniquely and cumulatively contribute to mathematics ability.
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 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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».