Like or Not Like Studying Science: Exploring Students’ Personal and Cultural Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This research examines students’ interests in studying science in the UK, focusing on the context of declining interest in science subjects. A total of 1618 students aged 10 to 14 participated, responding to a questionnaire covering various constructs, such as subject preferences, stereotypes of science people, science extracurricular activities, career pathways, and views of science. Descriptive and inferential analyses, including three models of multiple regression, revealed several key findings. Students from non-Western backgrounds showed lower engagement in science extracurricular activities compared to their Western counterparts. Engagement in science-related activities positively influenced students’ views of science. Interestingly, students’ educational background (primary or secondary education) had a negative impact on their views of science. The study also highlighted a preference for non-STEM subjects over specific STEM fields, with curiosity and hands-on learning influencing favourite subjects. Addressing stereotypes and promoting gender equity in science education are essential. Early educational experiences and science extracurricular activities positively impacted students’ liking for science. Students’ views of science were influenced by hands-on experiences, gender, and educational background, indicating the need to challenge stereotypes. These insights inform science education policy and practice to promote interest and engagement among young learners in the UK.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».