Expressive writing interventions for pre-service teachers’ mathematics anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Many pre-service teachers suffer from mathematics anxiety, which hinders their mathematics learning. This can cause a deficit in their mathematics content knowledge, which must be addressed to become effective mathematics teachers. The present study explored whether positive expressive writing was better at mitigating pre-service teachers’ mathematics anxiety than general expressive writing. Expressive writing is emotional writing, which was shown to be successful in medical fields to reduce anxiety and more recently in the field of education. In contrast, research on positive expressive writing has recently shown beneficial results for treating test anxiety. Therefore, the potential for positive expressive writing in reducing mathematics anxiety was examined in this mixed methods study involving 27 pre-service teachers enrolled in a hybrid (i.e., half of the instructional time was in-person, while the other half was online) mathematics for teachers course. Participants were randomly assigned to one of three writing groups (positive expressive, expressive, and neutral) and completed pre- and post- measures of mathematics anxiety using the abbreviated mathematics anxiety rating scale at time 1 (beginning of course), time 2 (mid-term examination), and time 3 (final examination). In addition, participants completed a measure of their mathematics ability at the beginning of the course and then proceeded to engage in the three types of writing at the beginning of each of the nine consecutive classes. Although results did not show a significant difference between the three writing groups (positive, expressive, and neutral) and mathematics anxiety, there was a significant relationship between pre-service teachers’ mathematical ability and measure of mathematics anxiety taken at the mid-term examination. This strong negative relationship demonstrated that pre-service teachers with low mathematics ability have high mathematics anxiety. Valuable insights were gained into mathematics anxiety effects on pre-service teachers, as well as contextual factors in terms of writing.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».