The Relationship between Metacognitive Awareness Levels, Learning Styles, Genders and Mathematics Grades of Fifth Graders
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that students, who have high levels of metacognitive awareness, perform better achievement levels than other students. Besides, it can be said that learning styles may affect metacognitive awareness of students. In the literature, studies about metacognition focused on problem solving and learners’ mathematical achievement, improvement in metacognition, and supporting some learning environments with metacognition. Therefore, in this study, relationship between metacognitive differences, learning styles, genders and mathematics grades of the fifth grade students are examined. This study was designed as descriptive study and conducted by using relational screening model. The participants consist of 330 fifth grade students from public middle schools. Data collection tools of this study are “Metacognitive Awareness Scale for Children” and “Learning Styles Scale”. The data gathered through these scales were analyzed by using Statistical Package for Social Science (SPSS) 21.0. As a result, there is no statistically significant relationship between learning styles and gender. But, there is statistically significant relationship between learning styles-mathematics grades, metacognitive awareness levels (MAL)—grade levels in mathematics, MAL-gender and MAL-learning styles. Learning styles may affect individuals’ way of thinking in every moment of the life. Thus, this result has a significant part in education. In fact, parents, teachers and administrators should know metacognitive awareness and learning styles. Thus, knowing these terms can be helpful to understand how the problematic and unsuccessful students show undesirable behaviors since those students’ learning styles and metacognitive awareness levels are not considered.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».