Reflections on mathematics ability, anxiety, and interventions
Notice bibliographique
Résumé
Competency in mathematics is needed to respond to the vast employment opportunities available in the STEM sectors. These employment opportunities all require basic foundational mathematics skills, yet there is a shortfall of mathematics abilities due, in-part, to mathematics anxiety. Mathematics anxiety can surface as fear and avoidance of mathematics and has been linked to low mathematics performance and ability (Ashcraft, 2002; Luttenberger et al., 2018). This thought paper (Snell, n.d.), paper begins with a synthesis of research on mathematics anxiety including the known causal factors: cognitive/affective, social, and genetic as well as the recently proposed causal factor, missed opportunity (Brewster & Miller, 2020). Missed opportunity refers to cases where an individual who is capable academically to comprehend mathematics but has missed the opportunity to learn basic foundational skills in mathematics. Missing the opportunity to learn foundational concepts in mathematics places great stress, which can result in feelings of anxiety. Next, a synthesis of interventions for mathematics anxiety such as mindfulness exercises (Brunyé et al., 2013) and expressive writing (Brewster & Miller, 2022; Park et al., 2014) are discussed, which led to the realization that interventions are more complex than previously reported given that other factors can affect interventions such as duration of writing, quality of instruction, or additional stressors causing anxiety, including test anxiety. Knowing the causal factors influencing an individual’s mathematics anxiety may prove beneficial to designing more focused and influential interventions.
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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 | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».