Pre University Students Proficiency in Symbols, Graphs and Problem-Solving and Their Economic Achievement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to identify the level of difficulty of symbols, graphs and problem-solving items in Economic achievement among pre university students. The sample comprised of 110 students from national daily secondary schools in the state of Kedah, Malaysia. The achievement test comprised of 18 items with six symbol items, six graph items and six economic problem-solving items. The findings show that item difficulty indices for symbol items, graph items, and economic problem-solving items are 0.65, 0.45, and 0.49 respectively, which indicate that students in the study can understand items presented using symbols better than the graphs or economic problem-solving items. The students faced greater difficulty with graph items compared to economic problem-solving items. For symbol items, students faced difficulty in answering Item 2 (Saving Function—0.20) and Item 4 (Market Balance—0.28). For the graph items, the students had difficulty in answering Item 4 (Demand—0.25) and Item 2 [Two sectors C + I—0.29). For the Economics problem-solving items, students found it difficult to answer Item 5 (Tax—0.21). The findings in the study imply that a combination of symbol, graph and economic problem-solving items should be taken into account when constructing items for Pre University Economics tests.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle