Transition Process of Procedural to Conceptual Understanding in Solving Mathematical Problems
Notice bibliographique
Résumé
<p class="apa">This article aims to describe the transition process from procedural understanding to conceptual understanding in solving mathematical problems. Subjects in this study were three students from 20 fifth grade students of SDN 01 Sumberberas Banyuwangi selected based on the results of the students’ answers. The transition process from procedural to conceptually based on three aspects: (1) identify problems in the use of an algorithm, (2) the process algorithm, (3) connect multiple concepts to transform into another shape through the symbolic/picture representations. The results showed that the majority of students (18 students out of 20 students) only meets two (2) aspects of 10 students (50%) can identify the algorithms and the use of algorithms, 8 students (40%) able to use algorithms and connect with other forms. While other students (two students from 20 students) of 10% that meet only three aspects of the transitions. Thus, understanding the procedural has an important role in developing a conceptual understanding. Because the component/aspect of procedural understanding exist on components/aspects of conceptual understanding. Thus, the association acquired several components/aspects that support the process of transition from procedural understanding to a conceptual understanding.</p>
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».