The Application of Contextual Approach in Learning Mathematics to Improve Students Motivation At SMPN 1 Kupang
Notice bibliographique
Résumé
This research is an action research which aims to implement contextual teaching and learning (CTL) approach to learn mathematics, focus on the integration subjects. The approach utilizes the use of mathematics manipulative so that students can understand a mathematical concept to construct their own. The method which used in this research are describtive method for calculate the student results. The object of this research are 41 students of the 7thE grade students of SMPN 1 Kupang. Mathematics Teacher and researchers became observer. The research was conducted in three cycles, with an overview of the following results; (1) there is an improvement of student motivation in following the learning process which can be seen from their enthusiasm in trying the counting beam either beads number aids (2) student activity increases which can be seen from their cohesiveness for solving the question and the cases which given in their group, (3) their mastery of concept ialso increases which is seen from the mean of their group mark from cycles 1 (35.8%), cycle 2 (40.6%) to cycle 3 (44.12%). The experiment was conducted in three cycles, with an overview of the following results; (1) student motivation for obeying the lessons seen rising from their passion to try and count beam props beaded numbers that exist in the learning process, (2) increased student activity is illustrated by their compactness to solve problems or cases are given in groups them, (3) also increased their mastery of the concept seen from the mean value of the group they began to cycle 1 (35.8%), cycle 2 (40.6%) up to 3 cycles (44.12%).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».