Phiếu điều tra động lực học khoa học II: Xác thực với sinh viên chuyên ngành và không chuyên ngành

Journal of Research in Science Teaching - Tập 48 Số 10 - Trang 1159-1176 - 2011
Shawn M. Glynn1, Peggy Brickman2, Norris Armstrong3, Gita Taasoobshirazi4
1Department of Educational Psychology and Instructional Technology, Department of Mathematics and Science Education, 329 Aderhold, University of Georgia, Athens, Georgia 30602.
2Department of Plant Biology, University of Georgia, Athens, Georgia
3Department of Genetics, University of Georgia, Athens, Georgia
4Department of Educational Psychology, University of Nevada, Las Vegas, Nevada

Tóm tắt

Tóm tắt

Từ góc độ lý thuyết nhận thức xã hội, động lực học tập khoa học của sinh viên trong các khóa học đại học đã được kiểm tra. Các sinh viên - 367 chuyên ngành khoa học và 313 không chuyên ngành khoa học - đã trả lời Phiếu Điều Tra Động Lực Học Khoa Học II, đánh giá năm thành phần động lực: động lực nội tại, tự quyết, tự tin, động lực nghề nghiệp và động lực điểm số. Các phân tích yếu tố khám phá và xác nhận đã cung cấp bằng chứng về tính hợp lệ của cấu trúc phiếu điều tra. Các thành phần động lực, đặc biệt là tự tin, có liên quan đến điểm trung bình học tập khoa học của sinh viên tại trường đại học. Các sinh viên chuyên ngành khoa học có điểm cao hơn so với các sinh viên không chuyên ngành ở tất cả các thành phần động lực. Trong cả sinh viên chuyên ngành khoa học và không chuyên ngành khoa học, nam giới có tự tin cao hơn phụ nữ, và phụ nữ có tự quyết cao hơn nam giới. Các phát hiện cho thấy phiếu điều tra là một công cụ hợp lệ và hiệu quả để đánh giá các thành phần động lực của sinh viên trong việc học khoa học ở các khóa học đại học, và rằng các thành phần này đóng vai trò trong thành tích học tập khoa học của sinh viên. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. J Res Sci Teach 48: 1159–1176, 2011

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

American Association of Colleges and Universities. (2011).Science and health. Retrieved June 6 2011 fromhttp://www.aacu.org/resources/sciencehealth/index.cfm.

American Educational Research Association, American Psychological Association, & National Council on Measurement in Education, 1999, Standards for educational and psychological testing

Arbuckle J. L., 2006, Amos 7.0 user's guide

Bandura A., 1986, Social foundations of thought and action: A social cognitive theory

10.1146/annurev.psych.52.1.1

Bandura A., 2006, The rise of applied psychology: New frontiers and rewarding careers, 53

10.1037/0021-9010.88.1.87

10.1002/1098-237X(200011)84:6<740::AID-SCE4>3.0.CO;2-3

10.1002/sce.20413

Bradburn N. M., 2004, Asking questions: The definitive guide to questionnaire design—For market research, political polls, and social and health questionnaires

10.1002/tea.20249

Byrne B. M., 2001, Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming

Cassady J. C.(2001).Self‐reported GPA and SAT: A methodological note. Practical Assessment Research & Evaluation 7. Retrieved June 6 2011 fromhttp://PAREonline.net/getvn.asp?v=7&n=12.

10.1111/j.1949-8594.2004.tb18000.x

10.1037/11546-000

10.1037/0033-2909.112.1.155

DeVellis R. F., 2003, Scale development: Theory and applications

Druger M., 2006, Handbook of college science teaching, 37

10.1037/0012-1649.42.1.70

10.1146/annurev.psych.53.100901.135153

10.1037/10519-153

10.1037/1082-989X.4.3.272

Glynn S. M., 2006, Handbook of college science teaching, 25

10.1002/tea.20181

10.1002/tea.20267

Humphreys D., 2005, What really matters in college: How students view and value liberal education, Liberal Education, 91, 36

Kline R. B., 2005, Principles and practice of structural equation modeling

Koballa T. R., 2007, Handbook for research in science education, 75

Krajcik J. S., 2006, The Cambridge handbook of the learning sciences

Kuh G. D., 2005, Achieving accountability in higher education: Balancing public, academic, and market demands, 148

10.1002/tea.20172

10.1002/tea.1015

10.1016/S1041-6080(02)00092-4

Liu X., 2010, Using and developing measurement instruments in science education: A Rasch modeling approach

10.1002/(SICI)1098-2736(200003)37:3<275::AID-TEA4>3.0.CO;2-2

Marsden J.(2006).Gender gap in majors persists. Yale Daily News. Retrieved June 6 2011 fromhttp://www.yaledailynews.com/news/2006/apr/27/gender‐gap‐in‐majors‐persists/.

Mazlo J., 2002, Assessment of motivational methods in the general chemistry laboratory, Journal of College Science Teaching, 36, 318

National Science Board, 2008, Science and engineering indicators 2008, National Scienc

National Science Foundation, 2002, Women, minorities, and persons with disabilities in science and engineering 2002

Organisation for Economic Cooperation and Development. (2007).Assessing scientific reading and mathematical literacy: A framework for PISA 2006. Retrieved June 6 2011 fromhttp://www.oecd.org/dataoecd/63/35/37464175.pdf.

Osterlind S. J., 2006, Modern measurement: Theory, principles, and applications of mental appraisal

2001 Ablex Publishing London F. Pajares D. H. Schunk R. Riding S. Rayner Self‐beliefs and school success: Self‐efficacy self‐ concept and school achievementBT self‐perception 239 266

10.4135/9781412984898

10.1037/0022-0663.95.4.667

10.1007/s11162-004-1597-2

10.4324/9781410610904

Schunk D. H., 2008, Motivation in education

Slater T. F., 2006, Handbook of college science teaching, 25

SPSS, Inc, 2008, SPSS Base 17.0 user's guide

Stine D. D., 2009, The U.S. science and technology workforce

Tabachnick B. G., 2000, Using multivariate statistics

10.1037/a0014557

10.1002/tea.20301

Toppo G. DeBarros A. (2007).Women feed the jump in college enrollment.USA Today. Retrieved June 6 2011 fromhttp://www.navytimes.com/careers/college/military_women_college_070910/.

Wilson M., 2005, Constructing measures: An item response modeling approach

Xie Y., 2003, Women in science: Career processes and outcomes

10.3102/0002831207312909

Zusman M., 2005, Gender differences in reactions to college course requirements or “why females are better students, College Student Journal, 39, 621