--

19(2)2024

Vận dụng LPA phân nhóm học sinh dựa trên kết quả học tập và tự đánh giá năng lực STEM


Tác giả - Nơi làm việc:
Tạ Thanh Trung - Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh , Việt Nam
Lê Châu Đạt - Trường THPT Gia Định, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam , Việt Nam
Tác giả liên hệ, Email: Tạ Thanh Trung - trungttphysics@gmail.com
Ngày nộp: 10-11-2023
Ngày duyệt đăng: 20-05-2024
Ngày xuất bản: 12-09-2024

Tóm tắt
Trong bối cảnh các ngành nghề STEM ngày càng giữ vị trí quan trọng, việc định hướng nghề nghiệp học sinh, phân luồng đào tạo nguồn nhân lực cho những lĩnh vực này ngày càng nhận được quan tâm và triển khai sớm tại các trường phổ thông. Mục đích chính của bài báo này là cung cấp hướng dẫn về phân tích nhóm ẩn (LPA - Latent Profile Analysis), một phương pháp định lượng để xác định số lượng nhóm học sinh tiềm ẩn được phân chia dựa trên kết quả học tập STEM và mức độ tự tin về năng lực STEM trên đối tượng học sinh Trung Học Phổ Thông (THPT) trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả phân tích trên mẫu nghiên cứu 1,074 học sinh trung học phổ thông cho thấy có thể phân thành ba nhóm đối tượng học sinh tiềm ẩn khi học tập STEM (hai nhóm đa số và một nhóm thiểu số) có sự phân hóa rõ rệt về kết quả học tập STEM và mức độ tự tin về năng lực STEM. Bên cạnh đó, kết hợp với các phép phân tích hồi quy logistic, kiểm định T-test cho hai mẫu độc lập, đánh giá chỉ số Cohen’s d, nghiên cứu cũng chỉ ra sự ảnh hưởng của giới tính, tần suất tham gia trải nghiệm STEM lên sự chia nhóm, cũng như mức độ ảnh hưởng của nhóm đến định hướng nghề nghiệp của học sinh trung học phổ thông.

Từ khóa
hứng thú nghề nghiệp; lý thuyết nhận thức xã hội nghề nghiệp; năng lực STEM; phân tích nhóm ẩn; sự tự tin về năng lực STEM

Toàn văn:
PDF

Trích dẫn:

Ta, T. T., & Le, D. C. (2024). Vận dụng LPA phân nhóm học sinh dựa trên kết quả học tập và tự đánh giá năng lực STEM [Applying LPA to classify students based on learning outcomes and self-efficacy in STEM]. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh – Khoa học xã hội, 19(2), 28-44. doi:10.46223/HCMCOUJS.soci.vi.19.2.3070.2024


Tài liệu tham khảo

Achterhof, R., Huntjens, R. J. C., Meewisse, M. L., & Kiers, H. A. L. (2019). Assessing the application of latent class and latent profile analysis for evaluating the construct validity of complex posttraumatic stress disorder: Cautions and limitations. European Journal of Psychotraumatology, 10(1), 301-307. doi:10.1080/20008198.2019.1698223


Akoglu, H. (2018). User’s guide to correlation coefficients. Turkish Journal of Emergency Medicine, 18(3), 91-93. doi:10.1016/j.tjem.2018.08.001


Bandura, A. (1986). Fearful expectations and avoidant actions as coeffects of perceived self-inefficacy. American Psychologist, 41(12), 1389-1391. doi:10.1037/0003-066X.41.12.1389


Bechter, B. E., Dimmock, J. A., Howard, J. L., Whipp, P. R., & Jackson, B. (2018). Student motivation in high school physical education: A latent profile analysis approach. Journal of Sport and Exercise Psychology, 40(4), 206-216. doi:10.1123/jsep.2018-0028


Berger, N., Mackenzie, E., & Holmes, K. (2020). Positive attitudes towards mathematics and science are mutually beneficial for student achievement: A latent profile analysis of TIMSS 2015. The Australian Educational Researcher, 47(3), 409-444. doi:10.1007/s13384-020-00379-8


Blotnicky, K. A., Franz-Odendaal, T., French, F., & Joy, P. (2018). A study of the correlation between STEM career knowledge, mathematics self-efficacy, career interests, and career activities on the likelihood of pursuing a STEM career among middle school students. International Journal of STEM Education, 5(1), Article 22. doi:10.1186/s40594-018-0118-3


Byrne, B. M. (2016). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming. New York, NY: Routledge.


Celeux, G., & Soromenho, G. (1996). An entropy criterion for assessing the number of clusters in a mixture model. Journal of Classification, 13(2), 195-212. doi:10.1007/BF01246098


Ching, Y. H., Yang, D., Wang, S., Baek, Y., Swanson, S., & Chittoori, B. (2019). Elementary school student development of STEM attitudes and perceived learning in a STEM integrated robotics curriculum. TechTrends, 63(5), 590-601. doi:10.1007/s11528-019-00388-0


Choi, A. Y., Nylund-Gibson, K., Israel, T., & Mendez, S. E. A. (2019). Correction to: A latent profile analysis of bisexual identity: Evidence of within-group diversity. Archives of Sexual Behavior, 48(7), 113-130. doi:10.1007/s10508-019-1423-8


Cleveland, M. J., Collins, L. M., Lanza, S. T., Greenberg, M. T., & Feinberg, M. E. (2010). Does individual risk moderate the effect of contextual-level protective factors? A latent class analysis of substance use. Journal of Prevention & Intervention in the Community, 38(3), 213-228. doi:10.1080/10852352.2010.486299


Falco, L. D., & Summers, J. J. (2019). Improving career decision self-efficacy and STEM self-efficacy in high school girls: Evaluation of an intervention. Journal of Career Development, 46(1), 62-76. doi:10.1177/0894845317721651


Ferguson, S. L., Moore, E. W., & Hull, D. M. (2020). Finding latent groups in observed data: A primer on latent profile analysis in Mplus for applied researchers. International Journal of Behavioral Development, 44(5), 458-468. doi:10.1177/0165025419881721


Fouad, N. A., & Smith, P. L. (1996). A test of a social cognitive model for middle school students: Math and science. Journal of Counseling Psychology, 43(3), 338-346. doi:10.1037/0022-0167.43.3.338


Gehringer, E. (2017). Self-assessment to improve learning and evaluation. In 2017 ASEE Annual conference & exposition proceedings. Columbus, Ohio: ASEE Conferences.


Glynn, S. M., Taasoobshirazi, G., & Brickman, P. (2009). Science motivation questionnaire: Construct validation with nonscience majors. Journal of Research in Science Teaching, 46(2), 127-146. doi:10.1002/tea.20267


Kruger, J., & Dunning, D. (1999). Unskilled and unaware of it: How difficulties in recognizing one’s own incompetence lead to inflated self-assessments. Journal of Personality and Social Psychology, 77(6), 1121-1134. doi:10.1037/0022-3514.77.6.1121


Lent, R. W., Brown, S. D., & Hackett, G. (1994). Toward a unifying social cognitive theory of career and academic interest, choice, and performance. Journal of Vocational Behavior, 45(1), 79-122. doi:10.1006/jvbe.1994.1027


Luo, T., So, W. W. M., Wan, Z. H., & Li, W. C. (2021). STEM stereotypes predict students’ STEM career interest via self-efficacy and outcome expectations. International Journal of STEM Education, 8(1), Article 36. doi:10.1186/s40594-021-00295-y


Marsh, H. W., Lüdtke, O., Trautwein, U., & Morin, A. J. S. (2009). Classical latent profile analysis of academic self-concept dimensions: Synergy of person - and variable-centered approaches to theoretical models of self-concept. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 16(2), 191-225. doi:10.1080/10705510902751010


Ministry of Education and Training (MOET). (2018). Chương trình Giáo dục phổ thông tổng thể [General Education Program]. Truy cập ngày 10/10/2023 tại https://moet.gov.vn/


Ministry of Education and Training (MOET). (2020). Công văn 3089/BGDĐT-GDTrH về việc Triển khai giáo dục STEM trong giáo dục trung học [3089th MOET Document on the Implementation of STEM education in secondary education]. Truy cập ngày 10/10/2023 tại https://moet.gov.vn/


Morin, A. J. S., & Marsh, H. W. (2015). Disentangling shape from level effects in person-centered analyses: An illustration based on university teachers’ multidimensional profiles of effectiveness. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 22(1), 39-59. doi:10.1080/10705511.2014.919825


 Nguyen, N. T., Tran, Q. T. X., Nguyen, U. P., & Ta, T. T. (2022). Một số nghiên cứu về năng lực STEM trên thế giới và đề xuất khung năng lực STEM cho học sinh phổ thông tại Việt Nam [An overview study on STEM competencies in the world and propose a STEM competency framework for high school students in Vietnam]. The Vietnam Journal of Education, 22(10), 48-53.


Nguyen, T. T. V. (2018). Ứng dụng phân tích lớp tiềm ẩn xây dựng hệ thống trắc nghiệp thích nghi [Application of latent class analysis in adaptive quiz system development] (Master’s thesis). Đà Nẵng, Việt Nam: Danang University of Science and Technology.


Ning, H. K., & Downing, K. (2015). A latent profile analysis of university students’ self-regulated learning strategies. Studies in Higher Education, 40(7), 1328-1346. doi:10.1080/03075079.2014.880832


Nugent, G., Barker, B., Grandgenett, N., & Welch, G. (2016). Robotics camps, clubs, and competitions: Results from a US robotics project. Robotics and Autonomous Systems, 75(B), 686-691. doi:10.1016/j.robot.2015.07.011


Nugent, G., Barker, B., Welch, G., Grandgenett, N., Wu, C., & Nelson, C. (2015). A model of factors contributing to STEM learning and career orientation. International Journal of Science Education, 37(7), 1067-1088. doi:10.1080/09500693.2015.1017863


Pastor, D. A., Barron, K. E., Miller, B. J., & Davis, S. L. (2007). A latent profile analysis of college students’ achievement goal orientation. Contemporary Educational Psychology, 32(1), 8-47. doi:10.1016/j.cedpsych.2006.10.003


Rangel, V. S., Vaval, L., & Bowers, A. (2020). Investigating underrepresented and first‐generation college students’ science and math motivational beliefs: A nationally representative study using latent profile analysis. Science Education, 104(6), 1041-1070. doi:10.1002/sce.21593


Reyes, A., Hermann, B. P., Busch, R. M., Drane, D. L., Barr, W. B., Hamberger, M. J., … McDonald, C. R. (2022). Moving towards a taxonomy of cognitive impairments in epilepsy: Application of Latent profile analysis to 1178 patients with temporal lobe epilepsy. Brain Communications, 4(6), Article fcac289. doi:10.1093/braincomms/fcac289


Rice, K. G., Lopez, F. G., & Richardson, C. M. E. (2013). Perfectionism and performance among STEM students. Journal of Vocational Behavior, 82(2), 124-134. doi:10.1016/j.jvb.2012.12.002


Rohatgi, A., & Scherer, R. (2020). Identifying profiles of students’ school climate perceptions using PISA 2015 data. Large-Scale Assessments in Education, 8(1), Article 4. doi:10.1186/s40536-020-00083-0


Spurk, D., Hirschi, A., Wang, M., Valero, D., & Kauffeld, S. (2020). Latent profile analysis: A review and “How to” guide of its application within vocational behavior research. Journal of Vocational Behavior, 120, Article 103445. doi:10.1016/j.jvb.2020.103445


Stewart, J., Henderson, R., Michaluk, L., Deshler, J., Fuller, E., & Rambo-Hernandez, K. (2020). Using the social cognitive theory framework to chart gender differences in the developmental trajectory of STEM self-efficacy in science and engineering students. Journal of Science Education and Technology, 29(6), 758-773. doi:10.1007/s10956-020-09853-5


Tein, J. Y., Coxe, S., & Cham, H. (2013). Statistical power to detect the correct number of classes in latent profile analysis. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 20(4), 640-657. doi:10.1080/10705511.2013.824781


van Aalderen‐Smeets, S. I., van der Molen, J. H. W., & Xenidou‐Dervou, I. (2019). Implicit STEM ability beliefs predict secondary school students’ STEM self‐efficacy beliefs and their intention to Opt for a STEM field career. Journal of Research in Science Teaching, 56(4), 465-485. doi:10.1002/tea.21506


van Tuijl, C., & van der Molen, J. H. W. (2016). Study choice and career development in STEM fields: An overview and integration of the research. International Journal of Technology and Design Education, 26(2), 159-183. doi:10.1007/s10798-015-9308-1


Wang, N., Tan, A. L., Zhou, X., Liu, K., Zeng, F., & Xiang, J. (2023). Gender differences in high school students’ interest in STEM careers: A multi-group comparison based on structural equation model. International Journal of STEM Education, 10(1), Article 59. doi:10.1186/s40594-023-00443-6


Zollman, A. (2012). Learning for STEM literacy: STEM literacy for learning. School Science and Mathematics, 112(1), 12-19. doi:10.1111/j.1949-8594.2012.00101.x



Creative Commons License
© The Author(s) 2024. This is an open access publication under CC BY NC licence.