Abstract. In this paper we explore motivational structure of students taking a challenging university course. The participants were second-year undergraduate students majoring in Economics, Sociology, Management and Humanities, enrolled in the Data Science minor. Using expectancy-value theory as a framework, we aim (1) to analyze gender differences in motivation; (2) to identify the link between the components of motivation and academic achievement; (3) to estimate the role of the previous academic achievement and educational choices. Two alternative theoretical models are proposed and tested on empirical data. Structural equation modeling (SEM) in MPlus 7.31 was used for analysis. We found that the course is more popular among males students, who also demonstrate higher level of expectancy for success. However, there is no gender difference in academic performance. Students majoring in Sociology and Economics perceive Data Science as more interesting and useful than Management and Humanities students. SEM analysis empirically validated the model in which expectancy of success directly influences academic achievement, and values influence is mediated by expectancies. The final model that includes motivation, gender, student's major, and previous achievement explains 34% of variance in academic performance. We discuss the role of different components of student motivation and practical significance of our results.
Александров Даниил Александрович - кандидат биологических наук, заведующий научно-учебной лабораторией «Социология образования и науки» Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (Санкт-Петербург). E-mail: dalexandrov@hse.ruИванюшина Валерия Александровна - кандидат биологических наук, ведущий научный сотрудник научно-учебной лаборатории «Социология образования и науки» Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (Санкт-Петербург). E-mail: ivaniushina@hse.ruСимановский Дмитрий Леонидович - аспирант Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (Санкт-Петербург). E-mail: simanogi@gmail.comАдрес: 190008, Санкт-Петербург, ул. Союза Печатников, 16Под цифровым барьером первого уровня понимается различие в доступе к интернету у разных групп населения, цифровой барьер второго уровня — это различия в практиках использования интернета. Эмпирической базой исследования являются опросы школьников, выполненные в 2014–2016 гг. в СанктПетербурге (94 школы, 3739 учеников 10‑х и 11‑х классов) и в Калужской области (249 школ, 27 904 ученика 6–9‑х классов). Показано, что в мегаполисе цифровой барьер первого уровня отсутствует. В Калужской области различия в доступе к интернету обусловлены типом населенного пункта (город или село), составом семьи (полные или неполные семьи) и образованием родителей школьника (наличие или отсутствие высшего образования); в самом уязвимом положении оказываются школьники, социальноэкономическое положение которых характеризуется совпадением всех трех негативных факторов. Что касается использования интернета, то ни в Калужской области, ни в Санкт-Петербурге не выявлено различий между школьниками в зависимости от семейного бэкграунда, тапа школы, типа населенного пункта. Большинство школьников пользуются образовательными ресурсами, причем интенсивность использования увеличивается с возрастом. Описаны несколько специализированных образовательных ресурсов для школьников. Наиболее популярным ресурсом является Википедия; из специализированных ресурсов школьники чаще всего пользуются сайтом Znanija.com. Лишь небольшой процент школьников (около 2%) пользуются сайтами готовых домашних заданий.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.