Mathematically high and low performances tell us different stories: Uncovering motivation-related factors via the ecological model
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated how motivational factors contribute to math performance through the ecological model within exceptionally high and low achieving student populations. Using PISA 2018 data, a model including three layers of the ecological model were constructed to examine the ecological background of math performance for each group: exceptionally low & high achievers. Employing structural equation modeling, the results revealed that high math performance was ecologically associated with factors: attitudes towards competition, growth mindset, motivation to master tasks, self-efficacy, teacher enthusiasm, teacher feedback, teacher support, value of school, and parents' emotional support. However, low math performance was related to a wider range of factors, including the aforementioned variables, as well as enjoyment of reading and learning goals. This research emphasizes a practical viewpoint that suggests using different interventions to maximize the potential of students in various positions on the math ability spectrum since the factors differ in explaining mathematically high and low performance. In this study, we investigated motivation related factors that affect students with both high and low achievements in mathematics. Our results indicate that the factors associated with math performance differ between high and low achievers. This highlights the significance of need for differentiated educational strategies to maximize the potential of students across the math ability spectrum. This differentiation between the two groups may help in developing a tailored approach, enabling educators to promote a learning environment that is both inclusive and effective.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».