Relation Between Mathematical Proof Problem Solving, Math Anxiety, Self-Efficacy, Learning Engagement, and Backward Reasoning
Notice bibliographique
Résumé
Providing adequate proof is one essential mathematical method, but it is a difficult task for many school-age students. While previous studies have revealed the cognitive factors of proving the proof, the function of affective factors and learning engagement has been largely unexplored. This study examined the effects and processes associated with math anxiety, self-efficacy, engagement, and backward reasoning on the provision of proof when solving math problems about geometric similarity. A survey was conducted on 160 junior high school students, from which it was found that: (a) self-efficacy was indirectly and directly positively associated with the provision of proof when solving math problems and was mediated by math anxiety and backward reasoning; (b) math anxiety was indirectly and negatively associated with the provision of proof when solving difficult proof problems and was mediated by backward reasoning; (c) the use of backward reasoning was positively associated with the provision of proof when solving proof problems; (d) cognitive engagement was indirectly and positively associated with the provision of proof when solving proof problems and was mediated by self-efficacy and backward reasoning. The results suggest that improving cognitive engagement, self-efficacy, and backward reasoning may be effective in the provision of proof when solving proof problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».