In many studies, mathematics anxiety (MA) is a major factor affecting students' mathematical achievement (MC) and is reported to have a greater negative effect on female students. In the study, we developed a complex treatment program consisting of 10 lesson units, to reduce mathematic anxiety and applied it to 26 male and female students with high MA. For this purpose, we analyzed the differences between the two gender groups collected by the Math Anxiety Scale for Students(MASS) and Mathematical Achievement Scale(MCS) before and after. As a result of the treatment program, MA was decreased in both groups, but only female students scored higher in MC. The program that had been effective for both boys and girls in MA satisfied the main purpose of which was to treat MA with integrated mathematical and psychological aspects, and implied that additional procedures and guidance should be followed for boys' MC.
This study analyzed Korean students' affective characteristics in mathematical learning according to school and sex by Factor Analysis and Cognitive Diagnosis Theory. In numerical affective achievements by Factor Analysis, there are mean differences between schools, i.e. elementary school and secondary school. And there are sexual differences within schools and boys show more positive achievement than girls. By Cognitive Diagnosis Theory, I investigated 6 affective attributes' proportions that students achieved according to school and sex. Middle school students' proportion is highest in self-control and anxiety and the attribute that students achieved most in all school is cognizing mathematical value. Boys show higher proportion in self directivity, interest and confidence than girls, but girls show higher proportion in anxiety than boys. In personal profiles, the proportion of students who achieved 5 attributes except anxiety is highest.
Recognizing the importance of affective factors in mathematical learning and achievement, international comparative assessment as PISA and TIMSS survey affective achievement as well as scholastic achievement. On the affective survey those items of PISA are categorized by 5 factors ; interest of mathematics, instrumental motivation, Mathematics self-efficacy, mathematics anxiety, mathematics self-concept) and those of TIMSS are categorized by 3 factors; Positive affect toward mathematics (PATM), Students' Self-Confidence in Learning Mathematics(SCM), and Students' Valuing Mathematics(SVM). In this study we carried out Exploratory Factor Analysis, Confirmatory Factor Analysis and Measurement Equivalence/Invariance to find whether the constructs are well defined and divided. As a result of our analysis, some factors were overlapped in PISA whereas the items of TIMSS were categorized as intended in TIMSS study. Based on these results, it is confirmed that the questionnaire items need to be developed to understand our students affective characteristics. Also, how questionnaire of large-scaled international assessment can give implication to the development of the questionnaire of Korean specific.
This study sets the cut points of affective achievement scores based on the criteria referenced assessment. The modified Angoff method is applied to the standardized mathematics affect inventory which had validity and reliability. The cut points are set for 6 factors i.e. learning directivity, self control, anxiety, interest, cognizing value and confidence. As the results, among percentages of factor that middle school 2nd grade students in Korea achieved, the proportion of cognizing value is the highest. And there are no difference of the proportions as for gender, differentiated instruction, and region.
Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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v.12
no.2
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pp.125-148
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2008
The purpose of this study was to analyze concretely and minutely a primary factor of deciding attitude of learning mathematics of elementary school students, grope a solution for negative attitude of learning mathematics with researching a difference between major factors by achievement in mathematics, and examine a suggestion in forming positive attitude of learning mathematics. The results of this study is as follows. First, elementary school students decided whether they liked or disliked mathematics, depending on not only characteristics of mathematics, but also teacher's teaching mathematics with interest and fun, or teacher's teaching tediously and difficultly. Second, negative attitude toward mathematics exam of elementary school students was influenced by parents' meddling for exam and negative attitude toward result of exam more than uneasiness by exam itself. Third, as private education for elementary school students becomes more popular, the learning mathematics out of school can be an important factor to decide attitude of learning mathematics of students on several sides such as teacher, teaching method, method of presenting task, and so on as much as mathematics class in school, and characteristics of mathematics. Fourth, students demanded silent and concentrative atmosphere in studying to have positive attitude of learning mathematics. Fifth, as the result of examining major factors that form attitude of teaming mathematics of groups by achievement in mathematics, there was considerable difference in each group. Students in a group of ‘upper’ and ‘lower’ disliked parents' meddling and rebuke, but it didn't change greatly their attitude toward mathematics exam. However a group of ‘middle’ showed the greatest uneasiness toward an exam, and they reacted sensitively to parent's rebuke, scolding, learning environment, and so on.
Purpose: This study was to identify predictors of drug dosage calculation error risk in newly graduated nurses. Methods: A total of 115 newly graduated nurses who passed their employment examination, but didn't work for hospital yet, were recruited from a university hospital. The data were analyzed by descriptive statistics, $X^2$-test, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficients, and stepwise multiple regression using the SPSS 18.0 program. Results: The mean score of 'drug dosage calculation ability' was $0.81{\pm}0.16$ and the mean score of 'certainty of calculation' was $2.95{\pm}0.60$ out of a 5 point scale. The error risk of drug dosage calculation was positively related to anxiety for drug dosage calculations (r=.388, p<.001), but negatively related to interest and confidence in mathematics (r=-.468, p<.001), confidence related to dosage calculations (r=-.426, p<.001). The main predictors of error risk related drug calculations in newly graduated nurses were identified as interest and confidence in mathematics (${\beta}$=-.468, p<.001). This factor explained about 21.9% of the variance in error risk of drug dosage calculation. Conclusion: The strategies used to decrease the error risk related drug dosage calculation such as improving interest and confidence in mathematics should be developed and implemented.
Self-Regulated Learning Strategy is a kind of learning strategy that learners could choose and apply metacognitive, cognitive, motivational, and behavioral strategy autonomically and could take an active part in the classes. The purpose of the study was to identify aspects of self-regulated learning strategy with mathematical journal writing. Mathematical journal was composed of 13 questions and each of factor had 1~2 questions. The results of the study have revealed that metacognitive strategies were identified as setting up learning goals, seeking problem solving strategies, reflective thinking and providing examples. Cognitive strategy was identified as understanding the structure among ideas, sequential ranking and key ideas. Motivational strategy was identified as satisfaction and anxiety for studies, confidence and frustration for next studies. There are implications for mathematics education that self-regulated learning strategy can be improved with mathematical journal writing and help students to study mathematics efficiently and successfully.
As information and communication technologies are being developed so rapidly, education research is actively conducted to provide optimal learning for each student using big data and artificial intelligence technology. In this study, using the mathematics learning data of elementary school 5th to 6th graders conducting blended mathematics classes, we tried to find out what factors predict mathematics academic achievement and developed an artificial intelligence model that predicts mathematics academic performance using the results. Math learning propensity, LMS data, and evaluation results of 205 elementary school students had analyzed with a random forest model. Confidence, anxiety, interest, self-management, and confidence in math learning strategy were included as mathematics learning disposition. The progress rate, number of learning times, and learning time of the e-learning site were collected as LMS data. For evaluation data, results of diagnostic test and unit test were used. As a result of the analysis it was found that the mathematics learning strategy was the most important factor in predicting low-achieving students among mathematics learning propensities. The LMS training data had a negligible effect on the prediction. This study suggests that an AI model can predict low-achieving students with learning data generated in a blended math class. In addition, it is expected that the results of the analysis will provide specific information for teachers to evaluate and give feedback to students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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