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Reducing Anxiety and Increasing Self-efficacy within an Advanced Graduate Psychology Statistics Course

2015· article· en· W2041160995 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
venuePublished in a venue whose home country is Canada.

Bibliographic record

VenueThe Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning · 2015
Typearticle
Languageen
FieldMathematics
TopicStatistics Education and Methodologies
Canadian institutionsHumber PolytechnicCarleton UniversityMount Royal University
Fundersnot available
KeywordsAnxietyPsychologyGraduate studentsSelf-efficacyMedical educationSocial psychologyPedagogyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

In this study we assessed the usefulness of a multifaceted teaching framework in an advanced statistics course. We sought to expand on past findings by using this framework to assess changes in anxiety and self-efficacy, and we collected focus group data to ascertain whether students attribute such changes to a multifaceted teaching approach. Statistics anxiety significantly decreased and students’ current statistics self-efficacy increased. Further, course performance was positively correlated with self-efficacy and a strong negative relationship between statistics anxiety and self-efficacy was documented. Focus group data suggested students appreciated aspects of this teaching framework and that they thought it served to reduce anxiety. In addition to this teaching framework, two instructional techniques were used to teach two specific statistical concepts. These techniques did not result in significant performance differences; however, students reported enjoying the activities and encouraged their use in future classes. Overall, this study suggests a multifaceted teaching framework may be useful in helping graduate students overcome anxiety and increase self-efficacy when completing an advanced statistics course. The research presented here adds to the growing literature concerning the importance of non-cognitive factors when teaching statistics. Limitations and directions for future research are discussed. Dans cette étude, nous avons évalué l’utilité d’un cadre pédagogique à plusieurs facettes dans un cours de statistiques de niveau avancé. Nous avons cherché à accroître les résultats de nos recherches passées en utilisant ce cadre pour évaluer les changements en matière d’anxiété et d’auto-efficacité et nous avons recueilli des données de la part de groupes cibles pour vérifier si les étudiants attribuaient de tels changements à une approche pédagogique à plusieurs facettes. L’anxiété vis à vis des statistiques avait beaucoup diminué et l’auto efficacité actuelle des étudiants en matière de statistiques avait augmenté. De plus, le rendement des cours était lié de façon positive à l’auto efficacité et une forte relation négative a été documentée entre l’anxiété vis à vis des statistiques et l’auto efficacité. Les données recueillies des groupes cibles suggèrent que les étudiants ont apprécié les divers aspects de ce cadre pédagogique et qu’ils ont pensé que celui-ci permettait de réduire l’anxiété. Outre ce cadre pédagogique, deux techniques d’instruction ont été utilisées pour enseigner deux concepts de statistiques spécifiques. Ces techniques n’ont pas donné lieu à des différences significatives, toutefois les étudiants ont rapporté qu’ils avaient aimé les activités et qu’ils encourageaient leur emploi dans d’autres cours à l’avenir. En général, cette étude suggère qu’un cadre pédagogique à plusieurs facettes peut être utile pour aider les étudiants des cycles supérieurs à surmonter l’anxiété et à augmenter l’auto efficacité dans les cours de statistiques de niveau avancé. La recherche présentée ici s’ajoute à la documentation de plus en plus vaste qui existe déjà sur l’importance des facteurs non cognitifs dans l’enseignement des statistiques. L’article présente également une discussion sur les limites et les directions à suivre pour des recherches futures.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.022
metaresearch head score (Gemma)0.034
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.603
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0220.034
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.285
GPT teacher head0.463
Teacher spread0.178 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it