文摘
本研究关注的基本算术技能的持久性芬兰学生通过调查一组()第八、十一年学生和大学生人文问题稍微修改版本中执行某些PISA 2003数学测试项目。调查还旨在找出motivation-related构造的影响,例如,学生的成就目标取向,是什么以及他们的能力信念和任务感知价值表现在数学。根据我们的发现,年轻学生的算术技能下降通过十年的课程,但年长的学生的技能已成为通用的在更大程度上。进一步,三个动机集群占7.5%的学生的表现也可以发现在给定的任务。这些结果符合最近的评估结果的芬兰学生的数学技能,支持先前的研究学习的好处取向结合成功的高期望和数学学习的评价。
1。介绍
在这个年,成功在PISA(国际学生评估项目)调查引起了积极的芬兰学校的兴趣和数学教育。但是,批评的声音也被听到。已经在2005年,基于他们的常规工作的经验,206年芬兰数学教授和其他数学教育者从芬兰大学和理工学院发表了一封公开信[1)在芬兰主要的报纸,他们表达了深深的担忧芬兰学生“真正的数学技能,声称比萨只讲述了一个关于学生的半真半假的数学知识。2013年12月出版最新的PISA的结果只有增加这种批评;芬兰2012年PISA数学考试的成绩显著下降(2]。
此外,芬兰国家教育委员会,负责起草全国中小学教育核心课程在芬兰,定期调查中小学生的数学成就相当广泛的样本。在最近的报告(3- - - - - -5),一般的看法是,芬兰学生的数学技能黑暗的学校数学的各领域。最显著的变化是相关的算法虽然基本的算术操作还是相当好(4,5]。每分几何和操作的概念似乎对于芬兰学生特别问题。
本研究的主要目的是提供一个互补的芬兰数学教育的质量通过检查如何永久的或通用的小学和中学数学教学的结果在芬兰。自芬兰学生历来不错在基本算术运算和统计推理,我们决定专注于这样的测试项目,仅仅需要应用这些技能。为了使最近的发展与十年前的情况类似,至少在一个近似的水平,一些测试项目在我们的问卷(即略有修改版本。、翻译和recontextualized芬兰设置)的某些数学问题在2003年PISA测试;进一步的细节,请参阅部分3和4。
这项研究的参与者包括一群八年级学生(),十一年级学生上中学()学习先进的()或基本()在数学教学大纲,和大学学生()以外的一个数学专业的话题。因此,我们的数据不代表真正的纵向研究,因此我们不能衡量学生的算术技能的永久在个体水平。然而,参与群体的比较与另一个和芬兰的学生在国际学生评估项目2003上是明智的,因为当代国家核心课程为小学和中学2006年8月以来一直实施的差异和从1994年之前的版本是非常温和的。在实践中,所有的参与者都在我们的研究和在国际学生评估项目2003上已经研究了相同的数学内容综合学校。
本文的另一个目标是吸引参与者的动机的概述在数学测试中为了更好地理解他们的表现问题。因此,我们的研究问题如下。(1)学生如何在给定的数学作业(其中三个对应测试项M413, M467,和2003年PISA M468)不同教育水平?(2)如何学生的动机在数学与他们的表现在给定的数学作业吗?
2。理论框架
虽然有相当多的经验证据表明动机的重要作用的研究成就在数学,motivation-related构造之间的关系,如学生的数学成就目标和动机的自我认知和成功,呼吁进一步研究(cf。6])。当代的观点研究动机强调成就目标的作用。大量的研究成就动机在过去的几十年里已经证明了,目标,价值观,和能力的信念是主要对成就动机的影响7]。不过,据康利(8),对这些组件如何激励函数作为一个连贯的组内个体的学生。在她最近的研究中,康利(8)提出了一个模型,结合成就目标和expectancy-value视角。这也是一个在目前的研究焦点。
目标取向理论已经成为一个重要的理论角度对学生的动机在学校(9]。这个理论提供了一个广泛的研究框架动机取向,有助于学生的学术成就、持久性和性能。研究人员的数量和不同取向的定义,人们可能采用在成就的情况下(10]。然而,尽管存在这些差异,大多数研究人员主要集中在两个主要方向,掌握方向和性能取向,发现不同与自适应和不适应的业务。在文献中,都有一个不同的标签中使用的术语。通常,“方法”和“逃避”作为词缀的性能取向。
掌握目标取向(也称为学习方向和任务取向)被定义为一个学生的学习和发展能力的动机。在参与学术任务,重点是掌握而不是学习本身或任务,例如,与其他同学竞争。在performance-approach取向,重点是展示一个人的能力相对于他人或在争夺好成绩和表现优于他人。在performance-approach取向,贴上“自信的自我取向”Skaalvik [11),学生的目标是为了获得有利的判断的能力,而在performance-avoidance取向,贴上“弄巧成拙的自我取向”(11),其目的是避免不利的判断的能力。Skaalvik [11)也确定了第四个目标取向,尤其是在数学学习,已被任命为避免工作取向,或回避取向,因为学生的终极目标是投资最少的努力,获得一个简单的成功,只有达到及格分数(9,11,12]。
至于当代研究目标,专注于“多个目标的角度来看。”This approach on goals has demonstrated that individuals can and do operate according to multiple salient goals and that both mastery and performance-approach orientation result in higher achievement (e.g., [13]),而避免performance-avoidance和工作取向一致导致适应不良的结果,如低感知能力和表现不佳。然而,发现performance-approach目标已经不太一致的(9,11,12]。
在成就动机的研究中,学生成绩也认为是介导的动机信念等疗效期望和任务值(7,14]。从理论上讲,成功的期望是密切相关的其他概念的自我信念和能力,如自我效能感(15]。艾克尔斯和她的同事们”模式的成就被称为成就和expectancy-value模型由两个相关的部分:对成功的期望和主观价值的任务。因此,预期的成功被定义为个人的信仰,他们将如何表现在即将到来的任务。它还涉及到他们的感知能够成功地执行他们的学术任务。主观任务价值指的是素质的任务,增加或减少的概率选择任务或将努力学习它14]。主观任务价值有四子组件:内在价值或利益,成就价值、实用价值和成本。
内在价值指的是学生的享受执行任务或主观利益的主题。实现价值是在任务的重要性。同样的,实用程序(手段)价值指的是多么有用和重要主题是学校对学生的未来的目标,比如职业计划。成本价值指的是消极的(不良)方面从事一项任务,如表现焦虑、害怕失败。成本也可以概念化的其他活动的时间和能量的损失(7]。
证据是相当强劲的预期的成功,兴趣,内在动机,内在价值预测更大的学术交往和学习上的成功(见[7])。例如,在最近的研究中,Trautwein et al。16)显示,预期寿命和价值成分显著预测德国高中学校学生(在数学基于TIMSS)性能(在国际数学和科学趋势研究)标准化考试,成功的预测寿命的力量是大于价值的组件。
3所示。材料和方法
这个调查的数据收集从四个不同的中学,四个上中学不同部分的芬兰,和一个大学。样本的大小()在这个调查不是一样大在调查中提到的介绍性的部分,但它可以被视为足以提供一个相当现实的芬兰学生算术技能的概述。参与大学生代表人文学科:学生从三个不同的课程在一个典型的multifaculty芬兰大学被邀请参加。有人这样做,这样做在自愿的基础上没有任何奖励。
我们有组织参与者分成四组,在下面几节中,使用以下缩写:PK,八年级学生(“peruskoululaiset”);MAA,十一年级学生学习先进的数学教学大纲(“pitka matematiikka”);马伯,十一年级学生学习数学的基本教学大纲(“lyhyt matematiikka”);大学,大学的学生。MAA和马伯教学大纲的区别上中学是MAA学生十必修课,但他们经常把三个或四个专业化课程,MAB的学生通常学习六个必修课和0 - 2专业课程。此外,MAB课程更注重基本的算术,解决问题,和现实生活现象。
在PISA,芬兰参与者从第八和第九年级15岁。为了减少在参与学校组织的问题,我们只关注八年级学生。因为大多数孩子在七岁开始上学在芬兰,PK学生14或15岁。大部分MAA和马伯学生十七岁。大学学生的年龄没有要求但大多数都是第二或第三年大学的学生。
参与者有60分钟的时间回答形式。被允许使用计算器。表单中,首先,一段测量参与者的教育历史和其他典型的背景信息。在第二部分,学生motivation-related信仰测量使用修改后的问卷调查基础上的成就目标由Skaalvik仪器(11)和鲁金[6]和乐器的目标来衡量学生的能力和任务价值信仰这是改编自Wigfield和埃克尔斯(14]expectancy-value动机模型。
学生的目标方向测量使用27-item Likert-type仪器五分制从1是“强烈不同意”5“强烈同意。“学生的感知能力(成功)的期望和学习数学的价值是衡量使用19-item规模相同的范围。措施都适应了芬兰教育背景。项目写在一个特定领域的形式(见[10]),例如,“在我的数学课,我喜欢通过努力工作来解决问题。“其他范例断言将部分4所示。2。
本节分析的数据顺序步骤组成的一个探索性因素分析,聚类分析则和双向方差分析(双向方差分析)。首先,探索性因素分析是应用开发两种尺度的学生motivation-related信仰和为确定两套潜伏构造基本测量变量的电池。第二,centroid-based集群,——集群,用于识别学生的团体是基于六个量表的因素结构中提取出来的动力工具。第三阶段的数据分析是测试意味着学生数学成绩的差异使用双向方差分析和动力集团(三个集群)的一个学生和他/她的教育水平作为独立的变量。
最后一节的形式完全由七个数学作业。项目的学生在芬兰,但我们现在给他们的英语翻译。(1)(对应于2003年PISA M413Q01)安妮和她的两个朋友决定在瑞典度过他们的假期。(一)他们得到了多少瑞典克朗为2000欧元,1欧元= 9.3克朗的汇率是多少,好吗?(b)一个月后率是1欧元= 9.5克朗。有多少克朗或多或少会得到这个速度?(2)(第一部分对应于2003年PISA M467Q01)有相同大小的不同颜色的球在一个盒子里。每个颜色的数量的球在下面给出。红色的:6黄色的:5橙色:3绿色:3蓝色的:2白色的:4紫色的:2布朗:5Bertil需要一个球的盒子没有看颜色。(一)球是红色的概率是什么?(b)多少你应该插入到红球盒为了保证至少25%的概率?(3)(第一部分对应于2003年PISA M468Q01)卡米拉参加测试,其中包括五轮,给每一个0 - 100分。4轮后,她点的平均值是60。她最后一轮成绩是80分。(一)卡米拉的平均值的点在整个测试?(b)可能她可以推断,平均已经在最后一轮之前?(4)在夏天的一天,你和戴安娜在市场广场和爱德华。爱德华提议:“我们如果我买半公斤草莓,我们都共享一个接一个,你们两个在一起如何付我部分的价格乘以剩余的部门?“你应该建议戴安娜,你接受这个提议?
测试项目的基本思想设计如下。首先我们选择三个数学问题从2003年PISA测试(M413Q01、M467Q01和M468Q01)。他们只翻译和芬兰recontextualized设置。然后生成三个后续作业测量相同内容的知识。这种策略的目的是衡量在多大程度上成功在给定的任务取决于它是如何。最后一个测试问题是故意设计成比其他人更具挑战性为了看看有多少学生动机是足够的挑战。
第一批6个测试项目得分范围0 - 3,0是一个错误的结论,也没有做出任何解释或与一些严重缺陷的解释或失踪的答案,1是一个正确的结论,也没有做出任何解释或不正确的结论部分合理的解释,2是一个正确的结论有一些小缺陷的解释,和3是一个正确的结论,一个合理的解释。在相应的国际学生评估项目2003上测试项目,评估的反应是二分(1充满信用;0是没有信贷);也就是说,不需要解释。因此,在我们的数据的比较与2003年PISA,我们记录和。最后和一个更具挑战性的任务是0胜。
4所示。结果
4.1。分析学生的数学成绩
我们先回答第一个研究问题。的分布方式和每组的全部信贷反应的比例(括号)的数据表1。
如表1显示,参与者的成功仅仅是令人满意的。总分数的平均只有9.99(最高24)。只在1 a PK学生表现良好,1 b的其他团体也很好,2,3,和MAA的学生,而在2 b。
更准确地说,在单向方差分析和Bonferroni事后测试,八年级学生的成绩(总分)是高度显著低于其他组(,)。也意味着MAA和马伯的区别是重要的(在相同的测试。MAA的总得分的均值最高,但区别MAA和第二好的集团大学几乎仍然是微不足道的。
学校组成PK都不等于:意味着最好的的差异(8.25)、(6.04)最薄弱的学校是重要的在单向方差分析和Dunnett T3事后测试(,)。
如果我们更详细地看一下每一项的差异(单向方差分析和Dunnett T3),在MAA和大学的比较,差异非常显著(1项),并在2 b,显著(有利于MAA的)。马伯没有显著差异,大学虽然在2大学成功略好,2 b, 3 b和马伯在3。在3,MAB学生甚至比MAA的学生表现更好,但差异不显著。可能好马伯的成功学生的原因可能是基本统计的课程很广泛讨论。PK的意思是高度或高度显著低于其他组的手段在每个项目除了最后一个。
总的来说,这些发现表明,学生的基本的算术和统计技能仍在上中学和改善他们也相当永久(cf。3])。另一方面,他们是相当肤浅的。之间的比较1 a和1 b的成绩,2 a和2 b,和3 a和b,分别显示,即使是一个小小的修改任务容易导致显著降低成功的速度。关于最后一项,学生的表现比预期更糟。只有两个MAA学生成功地解决问题;334名学生做了一个非空的答案但是317人几乎完全错误的或荒谬的。
我们完成这个部分通过对比PK学生成功1、2和3的芬兰学生在最初的2003年PISA测试结果项目。我们的话,因为PK组只包含的八年级学生,也在芬兰九年级学生样本2003年PISA的结果必须阅读比较近似。
芬兰,在物品M413Q01、M467Q01 M468Q01 2003年PISA,正确答案的百分比是90%,60%,53%。经合组织平均百分比在同一个项目是80%,50%,和47%,分别为(17表3.2,301页)。
PK的学生,现在的百分比零点答案1,2,3,20%,55%,和63%,分别。换句话说,2003年PISA,正确答案的百分比1,2,3,80%,45%,37%。在这些物品,PK学生的表现似乎不超过2003年PISA经合组织的平均水平。他们的成功在1 b、2 b和3 b是更糟糕的是,只有重申上述结论。这是符合的结果2,4]。
4.2。分析学生的动机
数据motivation-related信念,成就目标测量(27 Likert-type尺度)和expectancy-value (19 Likert-type尺度),减少使用探索性因素分析较少的新变量。成就目标的措施,四因子解决占52%的常见的方差计算用最大似然法提取直接Oblimin旋转。这四个因素中提取被贴上“掌握方向,”“performance-approach取向,”“performance-avoidance取向,”和“回避取向”。
第一个因素关注个人能力的发展,了解、掌握和任务以及学习新的和有趣的事情。一个例子的七项因素中包括如下。“在数学课程对我来说是很重要的学习新东西。”第二个因素组成的七项描述一个个体成就目标是为了获得有利的判断能力与同行相比在教室里。一个示例项目如下。”我在数学课考试分数高于其他学生。“第三个因素有六个项目在学校关注学生所关心的程度,强调别人的有利的判断的能力和避免不利的(例如,“如果我给一个错误的答案在数学课上我最关心其他学生是怎么看待我的”)。四项最后因素描述目标取向,学生希望避免努力工作(例如,“我最喜欢数学课的时候没有努力工作”)。可靠性估计(量表的阿尔法)分量表从第一到第四个0.83,0.86,0.89,和0.74,分别。基于四因子解,因子变量系数计算。
使用相同的因子分析过程如上所述,衡量学生的感知能力和学习数学的价值减少到两个因素占58%的方差。第一个因素包括十个语句如“我数学一直是容易”和“我相信我有能力解决最困难的任务在我的数学课”,因此贴上“感知能力。”的second factor is extracted from the remaining nine statements consisting of three value subcomponents: intrinsic value (“我喜欢的东西我一个数学班学习”),成就价值(“我对学习数学感兴趣”)和实用价值(“数学技能在日常生活中是很有用的”)。两个分量表都相当高的可靠性估计(量表的阿尔法粒子分别为0.93和0.91,分别地)。
表2介绍了组间关联矩阵(Pearson)之间的六个因子得分系数变量(四个成就目标和两个expectancy-value组件)和数学表现,也就是说,总分在上一节的形式。
相关矩阵显示一个合理掌握取向之间的正相关关系()和一个performance-approach取向和掌握取向之间的负相关()和一个回避取向,符合的结果6,138页)。能力和价值之间的相关系数组件()展示了一个温和的重叠的这些结构也被证实在16]。四分之三的成就目标适度与感知能力和任务相关的参数值。之间的相关性与掌握能力和任务感知价值取向和performance-approach取向是积极的,从0.42到0.79,回避取向负(−−0.47和0.63,分别地。)。数学性能与掌握相关积极取向(),performance-approach取向(),感知能力(),和任务值()和消极回避取向()支持鲁金的6)的结果。
的聚类分析则产生了解释的三个集群解决方案的学生统计上非常非常重要(在每个变量(cf)差异。表2)。
表3代表了最终集群中心标准化分数基于因子分析。第一组学生()和一个合理的避免高积极价值取向规模和消极的值在其余的尺度上可以定义为“逃避型导向。”的second group of students is quite an opposite to the first one with positive means on both scales of expectancy-value measure and on two favourable scales of motivational goal orientations, namely, mastery orientation and performance-approach orientation. These students perceive their competence positively and emphasize the value of learning mathematics. Consequently, this group ()的学生可以被称为“学习导向和自信。“学生们在第三组()可以被描述为“面向Performance-Avoidant”由于最高积极意味着相应的变量,意味着在所有其他变量的平均水平。
数学成绩差异的三个动机集群和四组基于学生的教育水平以及他们相互影响的双向方差分析表(表所示4)和表(表5)。
表4表明,动机集群和教育水平都统计上有高度显著的影响(对数学性能)。动机集群的部分埃塔广场为7.5%,教育水平,26.5%。动机集群上的相互影响和教育水平在统计学上并不显著。
多个比较之间的平均差异组在两个独立变量进行了使用Bonferroni事后测试。这些显示统计学意义()所有动机集群之间的差异,这表明集群两个学生(学习导向和自信)数学得分最高(M = 12.26, SD = 4.17)和集群(面向逃避型的)最低的一个学生(M = 7.51, SD = 4.99)。集群三个学生中间(面向Performance-Avoidant) (M = 9.86, SD = 4.66);见表5。教育水平,Bonferroni事后显示所有其他群体除了马伯显著差异(M = 11.82, SD = 3.88)和大学(M = 11.46, SD = 4.11)。
5。讨论和结论
根据我们的数据,芬兰学生在标准的运算任务表现很好(1,2,3),但一个小修改(尤其是2和3 b)的分配结果解决率显著下降。类似的发现最近报道了哈基宁et al。18]研究算术技能在芬兰申请小学教师教育的大学。这一现象可能的原因可能是学生的语言困难理解给定的任务;例如,Tossavainen et al。19注意到大学数学学生研究平方函数的单调性非常的成功取决于这个任务。
PK的比较学生的成功1、2和3的芬兰在相应的国际学生评估项目2003上测试项目结果似乎证实了我们已经知道:芬兰初中学生的数学水平正在下降(cf。2,4])。另一方面,表1表明学生的数学素养似乎仍然发展在上中学。人文学科的大学学生的得分是高度显著或非常显著高于每个条目的八年级学生。这一结果表明,大学生的算术技能的持久性是强大的。
关于我们的发现的参与者的动机,先前的研究提出了类似的结果。聚类分析结果表明,两个目标方向,掌握方向,和performance-approach取向伴随expectancy-value的组件模型。模式是相似的三个集群:掌握方向和performance-approach高取向与成功的高寿命和高集群任务价值两个(面向学习的和自信的)。相应的集群意味着最低的都在第一个集群(面向逃避型)和中间第三集群(面向Performance-Avoidance)。因此,本研究支持康利(8)建议成就目标和expectancy-value视角可以组合。
此外,结果支持多个目标成就目标理论的观点,因为集群两个学生,学习导向和自信,有几乎同样高积极意味着掌握的目标取向和performance-approach取向。学生这个群体也在最后一节的得分最高形式的双向方差分析的结果显示(M = 12.3)和学生在第一,不利、组最低(M = 7.5)支持先前的研究发现黄(13]。
这个结果是预期的,因为对于work-avoidant学生,最终目标是投资最小的努力目标只有在达到及格分数。标准化意味着(科恩的区别)这两个组是1.07显示强烈的效果。Performance-avoidant面向学生中间是关于数学的性能是一致的目标取向理论。根据Skaalvik [11],学生具有较强的“弄巧成拙的自我取向”(这是一种相应的构造performance-avoidance取向)尤其关注不是最穷的表演者,看起来不愚蠢,而不是被别人负面的感知。
动机集群占7.5%的数学方差性能低于学生的教育水平因素的解释率(26%)。方差分析模型并没有发现的动机和教育水平变量之间相互影响,但表明,动机和数学成绩之间的关系是平行的教育水平组。这表明,这种关系是独立的学生时代。
本研究的结果不能站在影响的方向或成就目标之间的因果关系和expectancy-value组件。早期的研究的基础上(见[20.]),我们可以预期的变量之间的相互关系。然而,更多的研究使用一个纵向研究策略和复杂的统计分析,以证实这些关系是必要的。
为什么它是重要的学生的学习动机作为影响因素在数学表现吗?此外,有可能影响在学校设置这些和他们的相互关系?鲁金[6)进行了一项纵向调查(三年)在芬兰中学(7 - 9年级),发现老师和家长发挥显著作用,青少年的目标取向和自我效能感。这些一起感知这些利益相关者影响他们的成就在数学方面的支持,因此确凿的先前的研究。总之,我们的研究对学校和老师的一个重要信息是,必须帮助学生培养积极的感知能力和培养面向学习的动机,而不是仅仅集中在提高他们的认知能力和技能。
利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
承认
作者感谢Fr。弗拉基米尔(威廉·p·Lysak)校对的语言。