Tackling the anxiety of learning statistics: The mystery of the red envelope
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most graduate programs in management require students to carry out a substantive research project. However, few management students have a comfortable command of the statistical techniques needed to realize such quantitative projects. This can lead to student anxiety and stress, which challenges instructors to devise ways to build students’ self‐efficacy with statistical analysis. Drawing on game‐based learning principles, we developed an exercise to help students in a graduate‐level research methods course practice these statistical techniques. Designed around a series of four gamified challenges, students perform basic statistical analyses (correlations, t ‐tests, and simple linear regression) to solve puzzles and unlock a reward hidden in a mysterious red envelope. We used the exercise on seven occasions (five times in the methods course and twice in a graduate program preparatory course). After launching it in fall 2021, we observed that students were engaged and enthusiastic about the exercise. To ascertain its effectiveness more systematically, we collected data in five subsequent sections using a pretest/posttest design ( N = 84) which showed that perceptions of statistics self‐efficacy increased following the exercise. We conclude by suggesting that our exercise can be tailored to other learning contexts such as management and statistics‐centered courses.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».