The Impact of Hands-On-Approach on Student Academic Performance in Basic Science and Mathematics
Notice bibliographique
Résumé
Children can learn mathematics and sciences effectively even before being exposed to formal school curriculum if basic Mathematics and Sciences concepts are communicated to them early using activity oriented (Hands-on) method of teaching. Mathematics and Science are practical and activity oriented and can best be learnt through inquiry (Okebukola in Mandor, 2002) and through intelligent manipulation of objects and symbols (Ekwueme, 2007). The study tries to ascertain the impact of Hands-on-approach on the students’ academic performance and the students’ opinion about this activity-based methodology. The general objective is to assess the impact and provide another platform for students to display their understanding of what they have learnt other than the usual written tests with memorized formulae. The activity focuses on Mensuration and Geometry (with 25% questions in each area) and separation of mixtures (pure and impure substances). This paper includes the analysis of the feedback of the pre-test and post-test scores of the students before and after the Hands-on-approach was given as well as students’ interview responses. The study showed positive improvement on both the students’ performance and participation on mathematics and basic science activities and willingness on the part of the teachers to use Hands-on-approach in communicating mathematical and scientific concepts to their students.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».