Predicting the Mathematics Literacy of Resilient Students from High‐performing Economies: A Machine Learning Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mathematics is a crucial yet challenging subject for all students. Therefore, it is important to understand the role of academic resilience in mathematics, which enables students to overcome academic challenges. This study applied two machine learning algorithms, Lasso Regression (LR) and Random Forest (RF), to predict the mathematics literacy of resilient students from high-performing economies across cultures in PISA 2022. The findings indicated both RF and LR performed better in Western cultures than in Eastern cultures. Furthermore, in Eastern cultures, mathematics self-efficacy for 21st-century skills played an important role in predicting resilient students’ mathematics literacy, followed by self-efficacy towards mathematics, and mathematics anxiety. In Western cultures, self-efficacy towards mathematics was the predominant predictor, followed by mathematics self-efficacy for 21st-century skills. Theoretically, this study identifies key factors in predicting resilient students’ mathematics literacy across cultures. Methodologically, it is the first to apply ML in exploring resilient students’ mathematics literacy. Practically, it guides educators interested in developing interventions to improve resilient students’ mathematics literacy. • Lasso Regression (LR) and Random Forest (RF) predicted the mathematics literacy of resilient students from high-performing economies. • Findings indicated both RF and LR performed better in Western cultures than in Eastern cultures. • In Eastern cultures, mathematics self-efficacy for 21st-century skills played an important role . • In Western cultures, self-efficacy towards mathematics was the predominant predictor.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle