1
Invloed van Intrinsic Value op State-blijheid Gemodereerd door
Zelf-effectiviteit bij Wiskunde
Evelien Eijsink
Studentnummer: 11004231 Universiteit van Amsterdam
Begeleid door: Maien Sachisthal & Brenda Jansen Aantal woorden: 3656
2 Abstract
Het doel van deze studie was om te onderzoeken wat de invloed van intrinsic value op state-blijheid is tijdens een wiskundetaak bij 1e en 2e klassers, waarbij onderzocht werd of dit anders is voor iemand met een hoge of lage mate van zelf-effectiviteit. Verwacht werd dat intrinsic value een positieve invloed heeft op state-blijheid. Ook werd verwacht dat zelf-effectiviteit de relatie tussen intrinsic value en state-blijheid beïnvloedt. Uit de resultaten komt naar voren dat het niet zeker is of de manipulatie van intrinsic value heeft gewerkt. Om die reden kan er geen uitspraak gedaan worden over causaliteit. Uit exploratieve
correlatieanalyses bleek dat er sterke correlaties zijn tussen intrinsic value en state-blijheid wat ondersteuning biedt voor eerder onderzoek. Wat dit onderzoek uniek maakt, is dat intrinsic value binnen de taak gemanipuleerd werd. Daarnaast werd state-blijheid tijdens de taak gemeten in plaats van na de taak. Dit is een meer valide manier van state-blijheid meten omdat state-blijheid immers een emotie is die tijdens een activiteit ervaren wordt. Het is belangrijk om dit verder te onderzoeken omdat intrinsic value nog niet eerder gemanipuleerd werd in eerder onderzoek. Door intrinsic value te manipuleren kan er iets gezegd worden over causaliteit in plaats van correlaties.
3 Invloed van Intrinsic Value op State-blijheid Gemodereerd door Zelf-effectiviteit bij
Wiskunde
Een van de vakken die op de middelbare school als moeilijk wordt ervaren is
wiskunde (Chemers, Hu & Garzia, 2001). Leerlingen tussen de 12 en 15 jaar vinden dat voor wiskunde veel moeite en inzet nodig is (Yurt, 2015). Het wordt gezien als een belangrijk vak voor toekomstige prestaties en carrièreperspectieven (Crombie et al., 2005; Peixoto, Sanches, Mata & Monteiro, 2017). Bij dit vak komen dan ook veel emoties kijken. Veel onderzoek is gedaan naar wiskunde en negatieve emoties zoals boosheid, angst en verveling. Hierin komt naar voren dat negatieve emoties een negatieve correlatie hebben met schoolprestaties waaronder wiskundeprestaties (Peixoto et al, 2017; Hanin & Nieuwenhoven, 2016). Een mogelijke verklaring is dat leerlingen met een hoge mate van angst minder diepe
processtrategieën gebruiken en sneller opgeven bij moeilijke taken dan leerlingen met een lage mate van angst (González, Rodríguez, Faílde & Carrera, 2016). Verveling blijkt
bovendien een voorspeller te zijn voor mindere wiskundeprestaties en een veel voorkomende emotie te zijn bij wiskunde (Hanin & Nieuwenhoven, 2016). Aan de andere kant lijken positieve emoties zoals trots en blijheid niet alleen een positieve correlatie te hebben met wiskundeprestaties, maar ook een voorspellende waarde te hebben (Hanin & Nieuwenhoven, 2016; Villavicencio & Bernardo, 2016). Leerlingen die veel blijheid ervaren behalen hogere wiskundeprestaties dan leerlingen die weinig blijheid ervaren (van der Beek, van der Ven, Kroesbergen & Lesema, 2017). Echter, blijheid wordt over het algemeen niet veel ervaren bij wiskunde (Hanin & Nieuwenhoven, 2016). Dit is een reden om te onderzoeken hoe blijheid verhoogd zou kunnen worden om zo de wiskundeprestaties te verbeteren.
Uit de control-value theory van Pekrun (2006) blijkt dat de ervaren emotie binnen de schoolcontext afhangt van de value die iemand hecht aan een activiteit en de mate van controle die iemand ervaart. Controle is de mate van invloed die iemand denkt te hebben op
4 diens acties en de gevolgen daarvan (Pekrun, 2006). Value is onder te verdelen in intrinsic value en extrinsic value (Pekrun, 2006). Extrinsic value is hoe bruikbaar iemand de activiteit vindt voor schoolprestaties of om een doel te bereiken (Luo, Lee & Aye 2016). Intrinsic value is de waarde die iemand hieraan hecht vanwege de academische waarde en de activiteit zelf, onafhankelijk van het cijfer (Pekrun, 2006). Luo, Lee en Aye (2016) vonden dat extrinsic value positief correleert met blijheid. Ook correleert intrinsic value positief met blijheid. Bovendien zetten leerlingen met een hoge mate van value zich meer in bij wiskundetaken dan leerlingen met een lage mate van value (Yurt, 2015). Volgens de control-value theory ervaart iemand met een hoge intrinsic value tijdens een taak blijheid (Luo, Lee & Aye, 2016). Dit wordt ook wel state-blijheid genoemd omdat dit een emotie is die wordt ervaren tijdens een activiteit (Pekrun, 2006). In dit onderzoek wordt de invloed van intrinsic value onderzocht omdat deze voor zowel jongens als meisjes een even sterke predictor zou kunnen zijn.
Extrinsic value zou voor jongens een sterkere predictor zijn dan voor meisjes (Crombie et al., 2005).
Een andere belangrijke factor die te maken heeft met emoties en schoolprestaties is zelf-effectiviteit. Zelf-effectiviteit is het vertrouwen van een persoon in zichzelf om bepaalde taken of activiteiten zelf te kunnen beïnvloeden en te volbrengen (Wang et al., 2017).
Onderzoek laat zien dat zelf-effectiviteit een positieve correlatie heeft met blijheid
(Villavicencio & Bernardo, 2016). Zelf-effectiviteit heeft niet alleen invloed op emoties maar ook op schoolprestaties. Een hoge mate van zelf-effectiviteit is een predictor voor hoge schoolprestaties in het algemeen en voor wiskundeprestaties in het bijzonder (Brady-Amoon & Fuertes, 2010; Wang et al., 2017). Dit blijkt voor zowel jongens als meisjes een predictor te zijn, waarbij het voor jongens een sterkere predictor is (Crombie et al., 2005). Ook is er onderzoek gedaan naar intrinsic value en zelf-effectiviteit. Hieruit blijkt dat leerlingen met een hoge mate van zelf-effectiviteit en intrinsic value wiskunde als uitdagend zien. Leerlingen
5 met een lage mate van zelf-effectiviteit en intrinsic value zien wiskunde als bedreigend
(Putwain & Symes, 2014).
Uit eerder genoemde onderzoeken blijkt dat intrinsic value en zelf-effectiviteit een positieve invloed hebben op state-blijheid en wiskundeprestaties. Wat nog niet duidelijk is, is of de invloed van intrinsic value op state-blijheid anders is voor mensen met een hoge of lage mate van zelf-effectiviteit tijdens een wiskundetaak. Op basis van het onderzoek van Putwain en Symes (2014) kan verwacht worden dat dit een mogelijkheid is. Iemand die wiskunde als uitdagend ziet zal wellicht veel waarde aan wiskunde hechten, het vertrouwen hebben dit goed te kunnen en meer blijheid ervaren. Dit is in tegenstelling tot iemand die wiskunde als bedreigend ziet, niet het vertrouwen heeft goed te zijn in wiskunde en minder blijheid ervaart. Het is belangrijk om dit mechanisme te onderzoeken omdat men zo meer te weten kan komen over hoe state-blijheid, en zo ook de wiskundeprestatie, verhoogd kan worden bij leerlingen met een verschillende mate van zelf-effectiviteit. In deze studie wordt onderzocht wat de invloed van intrinsic value op state-blijheid is tijdens een wiskundetaak bij 1e en 2e klassers, waarbij gekeken wordt of dit anders is voor iemand met een hoge of lage mate van zelf-effectiviteit (Figuur 1). Dit onderzoek vindt plaats in het kader van een groter onderzoek waarin ook de mate van controle wordt gemanipuleerd. Veel onderzoeken kijken alleen naar correlaties. In dit onderzoek wordt intrinsic value binnen de taak gemanipuleerd om zo een causale relatie te kunnen onderzoeken.
Gebaseerd op eerdergenoemde studies zijn de volgende hypotheses en verwachtingen opgesteld:
1. Intrinsic value heeft een positieve invloed op state-blijheid.
2. Er is sprake van een moderatie effect. Zelf-effectiviteit heeft een positieve invloed op de relatie tussen intrinsic value en state-blijheid.
6 Zelf-effectiviteit
Bij hypothese 1 wordt verwacht dat deelnemers in de hoge intrinsic value conditie hoger scoren op state-blijheid dan deelnemers in de lage intrinsic value conditie. Bij hypothese 2 wordt verwacht dat deelnemers in de hoge intrinsic value conditie die hoog scoren op effectiviteit hoger scoren op state-blijheid dan deelnemers met een lage zelf-effectiviteit in de hoge intrinsic value conditie en deelnemers in de lage intrinsic value conditie. Daarnaast zullen deelnemers die in de hoge intrinsic value conditie zitten en laag op zelf-effectiviteit scoren, lager op state-blijheid scoren dan deelnemers in de lage intrinsic value conditie. Tot slot zullen deelnemers in de lage intrinsic value conditie met een hoge zelf-effectiviteitscore hoger scoren op state-blijheid dan deelnemers in de lage intrinsic value conditie met een lage zelf-effectiviteitscore.
Figuur 1. Verwacht moderatie effect van zelf-effectiviteit op intrinsic value en state-blijheid
7 Methoden
Deelnemers
Aan het onderzoek deden 392 Nederlandse leerlingen mee uit het eerste en tweede jaar. Er wordt naar 1e en 2e klassers gekeken omdat die allemaal wiskunde hebben op hetzelfde moeilijkheidsniveau. In hogere klassen kiezen leerlingen verschillende
wiskundeniveaus wat er voor kan zorgen dat de onderzoeksresultaten niet generaliseerbaar zijn. Deelnemers uit de pilotstudie, deelnemers die de taak niet hadden volbracht, waar data van ontbrak of die de taak niet serieus hebben ingevuld zijn niet meegenomen in de analyse. De uiteindelijk analyses werden gedaan met 297 leerlingen waarvan 115 van het eerste jaar en 182 van het tweede jaar. Daarvan zaten 47 leerlingen op de havo, 38 op het vwo, 89 op
havo/vwo en 123 op het gymnasium. Er deden 148 jongens en 149 meisjes mee (M = 12.94 jaar, SD = .699).
Materiaal
De studie was onderdeel van een groter onderzoek. Alleen de relevante materialen voor dit onderzoek worden benoemd. Voor de wiskundetaak werd gebruik gemaakt van MAPST. Eerst verscheen een instructie op het scherm met een aantal oefensommen. In totaal moesten 24 sommen opgelost worden. De sommen hadden drie moeilijkheidsniveaus,
gemerkt met 1, 2 of 3 sterren. Voorbeelden op volgorde van makkelijk naar moeilijk zijn: x + 25 = 81, 4x +11 = 35 en 6x + 17 = 41. Gekozen kon worden tussen vier antwoordopties. Bij de wiskundetaak waren er tussen de condities verschillen in intrinsic value en controle.
Zelf-effectiviteit werd gemeten met de zelf-effectiviteitsvragenlijst van PISA (2012) welke in Qualtrics werd afgenomen voor de wiskundetaak. De vragenlijst bestond uit acht situaties waarbij gevraagd werd hoe zeker de leerling zich voelt in die situatie. Gekozen kon worden tussen ‘helemaal niet zeker’, ‘niet erg zeker’, ‘zeker’ en ‘erg zeker’ waarbij gescoord
8 kon worden van 1 tot 4, respectievelijk. Een voorbeelditem is ‘het begrijpen van grafieken uit een krant’. De minimale totaalscore is 8 en de maximale score 32. De betrouwbaarheid is =
.85. Voor de analyses werd de gemiddelde score van de acht vragen gebruikt waarbij 1 de minimale score is en 4 de maximale score.
State-blijheid werd vijf keer uitgevraagd, een keer voor de condities (baseline) en twee keer per blok. Een voorbeelditem is ‘hoe blij ben je op dit moment’. Met een schuifbalk kon geschoven worden tussen ‘helemaal niet blij’ tot ‘heel erg blij’, wat overeenkwam met waardes van 0 en 1, respectievelijk. De score kon elke waarde tussen 0 en 1 aannemen. Voor de analyses werd de gemiddelde score per blok gebruikt.
Intrinsic value werd in de high-value condities gemanipuleerd door na drie, zes en negen sommen uitspraken zoals ‘anderen vinden deze taak belangrijk’ te tonen. In de low-value condities verschenen zinnen zoals ‘anderen vinden deze taak saai’.
De value-manipulatie werd gecheckt door één vraag aan het einde van elk blok, ‘Hoe heb je de taak tot nu toe ervaren?’ en ‘Hoe zinvol vond je de taak tot nu toe?’. Met een schuifbalk kon geschoven worden tussen ‘saai’ en ‘leuk’ en tussen ‘helemaal niet zinvol’ en ‘heel erg zinvol’, wat overeenkwam met waarden van 0 en 1, respectievelijk. Voor de analyses werd het gemiddelde van blok 1 en blok 2 meegenomen.
Procedure
Nederlandse middelbare scholen werden geworven via de mail. Klassen uit het eerste en tweede jaar havo/vwo en gymnasium konden meedoen en werden benaderd door de conrector of wiskundesectie en kregen een passief consent waarop ouders konden aangeven dat hun kind niet mee zou doen aan het onderzoek. De taak vond plaats in een lesuur van 45-60 minuten. De leerlingen kregen van tevoren instructies en voerden de taak uit op een computer in een computerlokaal. Leerlingen van een laptopschool maakten de taak in
9 toetsopstelling op hun eigen laptop. Er waren vier condities: value control, value low-control, low-value low-control en low-value low-control (Figuur 2). Bij de high-value condities verschenen zinnen om de intrinsic high-value te verhogen en bij de low-high-value condities verschenen zinnen om de intrinsic value te verlagen. Bij de high-control condities kon het moeilijkheidsniveau zelf gekozen worden en het antwoord gewijzigd worden. Bij de low-control condities kon dit niet. Eerst vulden de deelnemers vragenlijsten in via Qualtrics waaronder de zelf-effectiviteitvragenlijst. Daarna startte de wiskundetaak in MAPST. Eerst verscheen een instructie en een aantal oefensommen. De deelnemer kwam vervolgens in de hoge of lage value conditie (between-subjects) en doorliep na elkaar, in gerandomiseerde volgorde, de lage of hoge controleconditie (within-subjects). Tijdens en na de taak werd gevraagd naar verschillende emoties waarvan state-blijheid voor deze studie uitgevraagd werd tijdens de taak. Tot slot werd via Qualtrics gevraagd naar de gegevens van de leerling zoals het geslacht van de leerling en docent. Een overzicht van de procedure is te vinden in Tabel 1.
Tabel 1
Overzicht van Condities
Opmerking. Controle+ geeft aan dat het niveau van de sommen gekozen kon worden. Bij controle- kon dit niet. Bij value+ werden positieve zinnen getoond, bij value- werden negatieve zinnen getoond.
10 Figuur 2. Overzicht Procedure
Opmerking. Trait-emoties zijn emoties die men over het algemeen voelt in tegenstelling tot state-emoties die tijdens een activiteit worden ervaren.
Resultaten
Manipulatiecheck van intrinsic value
Een independent t-test werd gebruikt om te controleren of de intrinsic value in de high-value conditie hoger was dan in de low-value conditie. De assumptie van normaliteit werd geschonden. Om die reden werd gebruikt gemaakt van bootstrapping. De high-value conditie en de low-value conditie verschilden niet significant in intrinsic value, t(295) = -.057, p =.955, 95% CI [-.047, .047] (Tabel 2). Het zou kunnen zijn dat de vragen die de
manipulatie checken, niet intrinsic value maten. Om die reden werden alle analyses alsnog uitgevoerd, maar werd er ook exploratief gekeken naar correlaties tussen intrinsic value, state-blijheid en zelf-effectiviteit.
11 Een factorial mixed anova werd gebruikt om te kijken naar een hoofdeffect van tijd, intrinsic value en hun interactie. De assumptie van normaliteit werd geschonden. Echter, deze test is robuust (Field, 2013). Om die reden werd alsnog gebruik gemaakt van de factorial mixed anova. Hieruit bleek een significant hoofdeffect van tijd, F(1, 295) = 46.25, p < .001. In blok 1 werd er hoger gescoord op state-blijheid dan in blok 2 (Tabel 2). Er was geen significant hoofdeffect van intrinsic value, F(1, 295) = .535, p = .465. Tussen de condities was er geen verschil in state-blijheid . Tot slot was er geen significante interactie gevonden tussen tijd en intrinsic value F(1, 295) = .005 p = .942. Het effect van tijd op state-blijheid verschilde niet tussen de twee condities.
Moderatie effect van zelf-effectiviteit
Met een moderatie-analyse werd onderzocht of de invloed van intrinsic value op state-blijheid verschilde voor de mate van zelf-effectiviteit. Aan de assumpties werd voldaan. De verklaarde variantie van het model was significant, B0 = .421, R2 = .1848, F(3, 293) = 2.88, p < .05. State-blijheid verschilde significant van nul, t = 35.21, p < .001. Er was geen
significante interactie tussen intrinsic value en zelf-effectiviteit, F(1, 293) = .245, p = .621. Het effect van intrinsic value op state-blijheid verschilde niet voor de mate van
zelf-effectiviteit. Zelf-effectiviteit heeft dus geen invloed op de relatie tussen intrinsic value en stateblijheid. Het effect van intrinsic value op stateblijheid was ook niet significant, t = -.401, p = .689.
Exploratieve analyses
Uit de factorial mixed anova en de moderatie-analyse bleek dat intrinsic value geen invloed op state-blijheid heeft. Dit kan komen doordat er daadwerkelijk geen effect was, of omdat de manipulatie niet gewerkt heeft. Ook bleek er geen interactie-effect te zijn: zelf-effectiviteit heeft geen invloed op de relatie tussen intrinsic value en state-blijheid. Om die
12 reden werd exploratief gekeken naar correlaties. Voor de correlatieanalyse werd voor intrinsic value de gemiddelde score gebruikt van blok 1 en blok 2. Voor state-blijheid werd ook de gemiddelde score van blok 1 en 2 gebruikt. Tot slot werd voor zelf-effectiviteit de gemiddelde score van de acht vragen uit de vragenlijst gebruikt.
De assumptie van normaliteit werd geschonden. Daarom werd de Pearsoncorrelatie gebruikt omdat deze robuust is (Field, 2013). Uit de correlatieanalyse bleek dat state-blijheid in blok 1 significant positief samenhing met intrinsic value, r (296) = .711, p <.001. Ook hing de state-blijheid in blok 2 positief samen met intrinsic value , r (296) = .819, p <.001.
Volgens een artikel uit psychology ([Correlation Coefficient], z.d.) blijkt dat deze correlaties een sterke positieve samenhang indiceren (Tabel 3). Ook zelf-effectiviteit hing significant positief samen met state-blijheid in blok 1, r (296) = .190, p <.001 en in blok 2, r (296) = .157, p <.001. Daarnaast hing zelf-effectiviteit significant positief samen met intrinsic value, r (296) = .129, p < .05. Deze correlaties indiceren een zwakke positieve samenhang
([Correlation Coefficient], z.d.).
Tabel 2
Gemiddelde Intrinsic Value en State-blijheid Scores en Standaarddeviaties (tussen haakjes) van de Hoge en Lage Value Conditie.
Conditie Intrinsic value State-blijheid blok 1 State-blijheid blok 2 Zelf-effectiviteit Hoge intrinsic value .401 (.216) .455 (.198) .405 (.227) 3.047 (.507) Lage intrinsic value .399 (.201) .438 (.216) .387 (.227) 2.93 (.538)
13 Tabel 3
Pearsoncorrelaties met Significantieniveaus
Conditie Intrinsic value State-blijheid blok 1 State-blijheid blok 2 Zelf-effectiviteit
Intrinsic value -
State-blijheid blok 1 .711** -
State-blijheid blok 2 .819** .828** -
Zelf-effectiviteit .129* .190* .157* -
Opmerking. * = significantieniveau < .05, ** = significantieniveau < .001
Conclusie en Discussie
Het doel van deze studie is om te onderzoeken wat de invloed van intrinsic value op state-blijheid is tijdens een wiskundetaak bij 1e en 2e klassers, waarbij onderzocht word of dit anders is voor iemand met een hoge of lage mate van zelf-effectiviteit. Verwacht wordt dat intrinsic value een positieve invloed heeft op state-blijheid. Ook wordt verwacht dat zelf-effectiviteit de relatie tussen intrinsic value en state-blijheid beïnvloedt.
Uit de resultaten komt naar voren dat het niet zeker is of de manipulatie van intrinsic value heeft gewerkt. Dit betekent dat de manipulatie niet gewerkt heeft of dat de
manipulatiecheck niet goed was. Om die reden kan er geen uitspraak gedaan worden over causaliteit. Daarom zijn naast de hoofdanalyses ook exploratieve correlatieanalyses gedaan naar state-blijheid, intrinsic value en zelf-effectiviteit.
Dat er geen invloed van intrinsic value op state-blijheid gevonden werd, zou verklaard kunnen worden door dat er geen effect is of dat de manipulatie niet gewerkt heeft. Hypothese 1 ‘Intrinsic value heeft een positieve invloed op state-blijheid’ wordt hiermee niet
14 samenhang is tussen intrinsic value en state-blijheid. Iemand die veel waarde hecht aan de wiskundetaak ervaart meer blijheid en vice versa. Er is wel sprake van een positieve
samenhang, maar niet van causaliteit. Dit resultaat ondersteunt eerder onderzoek van Luo, Lee en Aye (2016) waaruit bleek dat er een positieve samenhang is tussen intrinsic value en state-blijheid.
Ten tweede blijkt dat zelf-effectiviteit geen moderator is van intrinsic value en blijheid. Zelf-effectiviteit zou geen invloed hebben op de relatie tussen intrinsic value en blijheid. Hypothese 2 ‘Zelf-effectiviteit heeft een positieve invloed op de relatie tussen intrinsic value en state-blijheid’ wordt hiermee niet aangenomen. Echter, dit kan niet met zekerheid gezegd worden omdat de manipulatie van intrinsic value niet gewerkt heeft. Om die reden is exploratief gekeken naar correlaties tussen zelf-effectiviteit, intrinsic value en
blijheid. Uit de resultaten blijkt dat er zwakke positieve correlaties zijn tussen zelf-effectiviteit en intrinsic value en zelf-effectiviteit en blijheid. Dat er een positieve samenhang is komt ook overeen met eerder onderzoek van Putwain en Symes (2014). De sterkte van de samenhang komt daarentegen niet overeen met eerder onderzoek van Villavicencio en Bernardo (2016) en Luo, Lee en Aye (2016) waar middelmatige positieve correlaties gevonden werd tussen zelf-effectiviteit, state-blijheid en intrinsic value. Een mogelijke verklaring is dat intrinsic value niet goed is gemeten in dit onderzoek.
Limitaties
Dit onderzoek kent enkele limitaties. Ten eerste is het niet duidelijk of de manipulatie gewerkt heeft. Het kan zijn dat intrinsic value geen invloed heeft op state-blijheid of dat de manipulatiecheck niet goed was. Uit de resultaten kan daarom geen causale conclusie getrokken worden. Een verklaring is dat de controlevragen zoals ‘hoe zinvol vond je deze taak’ niet goed aansloten bij het construct intrinsic value waardoor het niet zeker is wat de
15 vragen maten. Een andere verklaring is dat de zinnen zoals ‘anderen vinden deze taak zinvol’ niet intrinsic value manipuleerde. Een mogelijke reden is dat de zinnen doelen op wat
‘anderen’ er van vinden. Intrinsic value gaat daarentegen over wat de persoon zelf er van vindt (Pekrun, 2006). In vervolgonderzoek zou gezocht kunnen worden naar een meer valide manier om intrinsic value te manipuleren. Tijdens de taak zou bijvoorbeeld een verhaal getoond kunnen worden over het belang van wiskunde.
Ten tweede deden er relatief veel gymnasiasten mee aan het onderzoek en geen leerlingen van het VMBO. Dit maakt de steekproef niet representatief voor de gemiddelde middelbare scholier. De resultaten zijn niet te generaliseren naar de algemene populatie van 1e- en 2e-klassers. Ook is een deel van de deelnemers niet meegenomen in de analyses. Dit komt doordat de pilotstudie niet meegenomen werd, er gegevens misten of leerlingen de taak niet konden afmaken. Hierdoor kan relevante informatie gemist worden zoals een effect dat nu niet zichtbaar is door de afgenomen power. In vervolgonderzoek zou de steekproef representatief moeten zijn voor de gemiddelde middelbare scholier. Leerlingen van het VMBO zouden bijvoorbeeld meegenomen kunnen worden.
Ten derde maakt deze studie deel uit van een groter onderzoek waarin ook de mate van controle werd gemanipuleerd. Deze manipulatie kan de manipulatie van intrinsic value
negatief beïnvloed hebben omdat de state-blijheid kan toe- of afnemen door de mate van controle die ervaren wordt. Iemand die veel controle ervaart, zou meer state-blijheid ervaren dan iemand die minder controle ervaart (Pekrun, 2006). Hierdoor moeten de resultaten voorzichtig geïnterpreteerd worden.
Ten vierde blijkt dat leerlingen in blok 1 meer state-blijheid ervaarden dan in blok 2. Dit kan er op duiden dat de taak saai was, waardoor de state-blijheid afnam. Dit heeft mogelijk gevolgen voor de resultaten. Het effect van intrinsic value op state-blijheid is
16 wellicht moeilijker te vinden omdat de state-blijheid lager is dan bij een leukere taak.
Vervolgonderzoek zou hier rekening mee kunnen houden door de taak in te korten of een pauze te geven halverwege de taak.
Tot slot hebben verschillende scholen en klassen meegedaan aan dit onderzoek. Het kan zijn dat een klas moeilijke leerlingen heeft, of dat de ene school in een betere wijk staat dan de andere school. Hierdoor ontstaan verschillen tussen scholen, klassen en leerlingen. Dit worden ook wel geneste data genoemd. Het gevolg is dat de leerlingen binnen een klas niet onafhankelijk van elkaar zijn. Dit is een schending van de assumptie ‘proefpersonen moeten onafhankelijk van elkaar zijn’. Hierdoor worden en sneller significante resultaten gevonden. Om hiervoor te corrigeren kan in vervolgonderzoek gebruik gemaakt worden van een multilevel-analyse welke rekening houdt met geneste data (Hox & Maas, 2005).
Uit deze studie kon geen causaal verband onttrokken worden. Wel is er exploratief gekeken naar correlaties. Hieruit bleek dat er sterke positieve correlaties zijn tussen blijheid en intrinsic value en zwakke positieve correlaties tussen zelf-effectiviteit, state-blijheid en intrinsic value. Dit biedt ondersteuning voor eerder onderzoek (Luo, Lee & Aye, 2016; Putwain & Symes, 2014). Wat dit onderzoek uniek maakt, is dat de intrinsic value binnen de taak gemanipuleerd werd. Daarnaast werd state-blijheid tijdens de taak gemeten in plaats van na de taak. Dit is een meer valide manier van blijheid meten omdat state-blijheid immers een emotie is die tijdens een activiteit ervaren wordt. Het is belangrijk om dit verder te onderzoeken omdat intrinsic value nog niet eerder gemanipuleerd werd in eerder onderzoek. Door intrinsic value te manipuleren kan er iets gezegd worden over causaliteit in plaats van over correlaties.
17 Literatuurlijst
Brady‐Amoon, P., & Fuertes, J. N. (2011). Self‐Efficacy, Self‐Rated abilities, adjustment, and academic performance. Journal of Counseling & Development, 89(4), 431-438.
Chemers, M. M., Hu, L. T., & Garcia, B. F. (2001). Academic self-efficacy and first year
college student performance and adjustment. Journal of Educational
psychology, 93(1), 55.http://dx.doi.org/10.1037/0022-0663.93.1.55
[Correlation Coefficient]. (z.d.). Geraadpleegd van
http://www.psychology.emory.edu/clinical/bliwise/Tutorials/SCATTER/scatterplots/c orr.htm
Crombie, G., Sinclair, N., Silverthorn, N., Byrne, B. M., DuBois, D. L., & Trinneer, A. (2005). Predictors of young adolescents’ math grades and course enrollment intentions: Gender similarities and differences. Sex Roles, 52(5-6), 351-367. https://doi.org/10.1007/s11199-005-2678-1
Field, A. (2013). Exploratory factor analysis. Discovering statistics using ibm spss statistics
(4e editie). London, Engeland: Sage Publications Ltd.
Frenzel, A. C., Pekrun, R., & Goetz, T. (2007). Girls and mathematics—A “hopeless” issue?
A control-value approach to gender differences in emotions towards mathematics. European Journal of Psychology of Education, 22(4), 497. doi:10.1016/j.lindif.2016.07.017
González, A., Rodríguez, Y., Faílde, J. M., & Carrera, M. V. (2016). Anxiety in the statistics
class: Structural relations with self-concept, intrinsic value, and engagement in two samples of undergraduates. Learning and Individual Differences, 45, 214-221.
18 Hanin, V., & Van Nieuwenhoven, C. (2016). The influence of motivational and emotional
factors in mathematical learning in secondary education. Revue Européenne de
Psychologie Appliquée/European Review of Applied Psychology, 66(3), 127-138.
https://doi.org/10.1016/j.erap.2016.04.006
Hox, J. J., & Maas, C. J. (2005). Multilevel analysis. doi: 10.1016/B0-12-369398-5/00560-0
Luo, W., Ng, P. T., Lee, K., & Aye, K. M. (2016). Self-efficacy, value, and achievement
emotions as mediators between parenting practice and homework behavior: A control-value theory perspective. Learning and Individual Differences, 50, 275-282.
Peixoto, F., Sanches, C., Mata, L., & Monteiro, V. (2017). “How do you feel about math?”: relationships between competence and value appraisals, achievement emotions and academic achievement. European Journal of Psychology of Education, 32(3), 385-405.Doi:https://doi.org/10.1007/s10212-016-0299-4
Pekrun, R. (2006). The control-value theory of achievement emotions: Assumptions,
corollaries, and implications for educational research and practice. Educational
psychology review, 18(4), 315-341.https://doi.org/10.1007/s10648-006-9029-9
Tulis, M., & Ainley, M. (2011). Interest, enjoyment and pride after failure experiences? Predictors of students’ state-emotions after success and failure during learning in mathematics. Educational Psychology, 31(7), 779-807.
Van der Beek, J. P., Van der Ven, S. H., Kroesbergen, E. H., & Leseman, P. P. (2017). Self ‐concept mediates the relation between achievement and emotions in
mathematics. British Journal of Educational Psychology, 87(3), 478-495. 10.1111/bjep.12160
19 Villavicencio, F. T., & Bernardo, A. B. (2016). Beyond math anxiety: Positive emotions
predict mathematics achievement, self-regulation, and self-efficacy. The Asia-Pacific
Education Researcher, 25(3), 415-422.
Wang, J., Liu, R. D., Ding, Y., Xu, L., Liu, Y., & Zhen, R. (2017). Teacher’s Autonomy Support and Engagement in Math: Multiple Mediating Roles of Self-efficacy, Intrinsic Value, and Boredom. Frontiers in psychology, 8, 1006.
https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01006
Yurt, E. (2015). Understanding middle school students’ motivation in math class: The expectancy-value model perspective. International Journal of Education in
Mathematics, Science and Technology, 3(4), 288-297.
