Children’s math and science beliefs about underrepresented peers are related to STEM occupation expectations
Notice bibliographique
Résumé
• Math and science competence beliefs predict expectations about who will grow up to be a doctor. • Children are more likely to expect a girl to grow up to be a doctor than to be a scientist. • Girls are more likely than boys to expect a girl would grow up to be both a scientist and a doctor • Age-related increase for believing that an URM child will grow up to be a scientist. Children’s interest and motivation in math and science decline dramatically beginning as early as elementary school (K-5). This is especially true for marginalized students, such as girls and children from underrepresented racial-ethnic minority (URM) backgrounds. Understanding the relation between children’s STEM (science, technology, engineering, and math) competence beliefs and STEM occupation expectations provides a basis for timely and targeted intervention. This association is crucial because expectations about who will pursue and engage in STEM occupations reveals potential biases that might translate into exclusion of participation from STEM-related activities in childhood. To examine this topic, a survey was administered to N = 842 children ages 7–12 years from different racial-ethnic backgrounds in the suburbs of a large Mid-Atlantic city. As hypothesized, we found that math and science competence beliefs about girls predicted children’s expectation that a girl, rather than a boy, would grow up to be a scientist and a doctor. Further, math and science competency beliefs about URM peers predicted children’s expectation that a Black or Latine child would grow up to be a doctor, though these beliefs were not related to their expectations that a Black or Latine child would grow up to be a scientist. Additionally, participants were more likely to expect a girl to grow up to be a doctor than to be a scientist. The effects of participant age, gender, and race were also investigated. These findings contribute to understanding how best to broaden participation in math and science fields for all children.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».