Investigating the Predictive Factors of Secondary Education Mathematics Performance
Notice bibliographique
Résumé
Several socioeconomic, environmental, ethnic, family, and educational factors influence an individual's academic performance and can determine their school performance in mathematics. Mathematical competence is one of the skills that allow students to build visions of the future from performance in the present. However, the perception that students have of mathematics, in addition to the teacher–student relationship, the classroom, gender, teaching–learning, and motivation are crucial factors for achieving an optimal academic performance and preventing school failure. The aim of the present study was: (1) to examine which variables of the dimensions "Learning Mathematics" and "School Environment" significantly contribute to the marks in the second quarter and quantify their relative importance; (2) to determine the optimal algorithm model for predicting the maximum gain in students' marks in the second quarter and quantifying it; and (3) to analyze the maximum gain in terms of gender. A total of 2018 high school students in Melilla were included in this cross-sectional study. Mathematical learning and the school environment were assessed using a validated 14-item questionnaire. Gain lift was employed to quantify the improvement in students' performance. The role of the classroom and teacher–student relationship had a greater influence on mathematics scores than affinity indicators, teaching, study time, teaching resources used, study aids, and motivation
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,001 |
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 ».