Developing the Mathematics Learning Management Model for Improving Creative Thinking In Thailand
Notice bibliographique
Résumé
The study purposes were : 1) To study current states and problems of relevant secondary students in developing mathematics learning management model for improving creative thinking, 2) To evaluate the effectiveness of model about : a) efficiency of learning process, b) comparisons of pretest and posttest on creative thinking and achievement of students, and c) comparison of creative thinking and achievement between experimental group and control group. The model was created and implemented with grade eight students of secondary schools, in Thailand, and compared with control group, provided in traditional approach. The research results were : Most of relevant teachers didn’t concentrate in mathematics learning for improving creative thinking, and lacked of using strategies to engage divergent thinking. The model was designed through methodology of R&D, which composed of : 1) principles and theoretical concepts, 2) learning objectives, 3) learning process, 4) social system, 5) principles of response, 6) the support system. Whereas, the activities in learning process consisted of 1) engagement and understanding prior knowledge, 2) encounter problem with thoughtful thinking, 3) analyzing alternative and investigating solutions, 4) modifying of thinking pattern, 5) concluding and evaluating for creative thinking. The findings indicated that effectiveness of model based on achievement score was 76.25%, and based on creative thinking was 61.67%. The average posttest in learning achievement and creative thinking abilities of the experimental group were higher than pretest, and experimental group showed higher of creative thinking than control group at the .01 level of significance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».