The relationship between undergraduate students’ mathematics anxiety and motivation to learn mathematics: a mixed method study
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to investigate whether there is a relationship between math anxiety and motivation to learn math by a mix-method design. Statistical analysis was conducted utilising quantitative survey data, and a qualitative method was used to analyse two focus groups' data. The survey sample consisted of 116 undergraduate students from Universities in the United Kingdom, United States, Canada, Australia, and China. The academic Motivation Toward Mathematics Scale (AMTMS) and Single-Item Math Anxiety Scale (SIMA) were used as data collection tools. Descriptive analysis and correlation analysis were used for data analysis. The qualitative study sample consisted of 12 students divided into high and low-motivation groups. First-cycle and second-cycle coding methods with thematic analysis were conducted to generate themes. According to the study results, there was a negative relationship between mathematics anxiety and motivation. Specifically, the amotivation sub-scale had the strongest positive correlation with math anxiety. Conversely, the intrinsic regulation sub-scale had the strongest negative correlation with math anxiety. The focus group offered detailed insights that helped explain the results and provided subjective views on the relationships between the two variables. This study can aid educators in moderating students' math anxiety and motivation, developing effective teaching strategies, and promoting student math achievement. The study's qualitative results could also inform future research on the cause and effect of math anxiety and motivation.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».