آرشیو

آرشیو شماره ها:
۱۰۲

چکیده

 هدف از تحقیق پیش رو، بررسی رابطه میان خودکارآمدی ریاضیات، رایانه و علوم با عملکرد تحصیلی دانشجویان رشته های مهندسی بود. این تحقیق از نظر هدف، جزء تحقیقات کاربردی و از نوع توصیفی و همبستگی است. جامعه این تحقیق است شامل کلیه دانشجویان رشته های مهندسی دانشگاه صنعتی اصفهان در سال تحصیلی 1402-1401 و روش نمونه گیری خوشه ای چندمرحله ای بوده است. پرسش نامه هایی که برای جمع آوری اطلاعات استفاده شده است، شامل پرسش نامه خودکارآمدی ریاضی (MSES)، پرسش نامه خودکارآمدی رایانه ای مورفی، کورو و اوون و پرسش نامه خودکارآمدی علوم هندرسون بوده است. روایی و پایایی این پرسش نامه ها در تحقیقات گذشته تأیید شده است. در این پژوهش روایی این پرسش نامه ها توسط متخصصان موضوعی بررسی و پایایی آن به وسیله آلفای کرونباخ تأیید شده است. داده های حاصل از پرسش نامه ها به وسیله آمار توصیفی مانند میانگین و انحراف معیار و آمار استنباطی، مانند همبستگی پیرسون و رگرسیون چندگانه تحلیل شده است. نتایج حاصل از تحلیل داده ها نشانگر این است که خودکارآمدی ریاضیات و رایانه می تواند عملکرد تحصیلی دانشجویان را پیش بینی کند و خودکارآمدی علوم دارای همبستگی با عملکرد تحصیلی است. در این میان خودکارآمدی ریاضیات دارای بیشترین قدرت تبیین عملکرد تحصیلی دانشجویان است و پس از آن به ترتیب خودکارآمدی رایانه و علوم دارای قدرت تبیین عملکرد تحصیلی دانشجویان کارشناسی رشته های مهندسی هستند.

INVESTIGATING THE RELATIONSHIP BETWEEN MATH,COMPUTER AND SCIENCE SELF-EFFICACY AND THE ACADEMIC PERFORMANCE OF ENGINEERING STUDENTS

The aim of the present research was to examine the relationship between self-efficacy in mathematics, computer science and engineering students’ academic performance. This research was applied and descriptived and correlational. The population of this research includes all engineering students of Isfahan University of Technology in the academic year 1402-1401 and multi-stage cluster sampling method. Questionnaires used to collect information include mathematical self-efficacy questionnaire (MSES), Murphy, Kuro and Owen self-efficacy questionnaire and Henderson Questionnaire were used to measure science self-efficacy. The validity and reliability of this questionnaire has been confirmed in past researches. In this research, the validity of these questionnaires has been checked and confirmed by subject experts, and its reliability has been confirmed by Cronbach’s alpha. The data obtained from the questionnaires were used by means of descriptive statistics such as mean and standard deviation and inferential statistics such as Pearson correlation and multiple regression. The results of the data analysis indicated that having self-efficacy in mathematics and computers can predict academic performance and science has a correlation with academic performance. Meanwhile, mathematics self-efficacy has the greatest power to explain mathematics performance, followed by computer and science self-efficacy, which has the power to explain the academic performance of undergraduate engineering students.

تبلیغات