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Enregistrement W2554756882 · doi:10.1080/0020739x.2016.1256444

Exploring high-achieving sixth grade students’ erroneous answers and misconceptions on the angle concept

2016· article· en· W2554756882 sur OpenAlexfundno aff
Suphi Önder Bütüner, Mehmet Filiz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mathematical Education in Science and Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésMathematics educationNonprobability samplingCurriculumPsychologySet (abstract data type)Class (philosophy)Coding (social sciences)Concept learningMathematicsPedagogyStatisticsComputer scienceMedicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this research was to investigate high achievers’ erroneous answers and misconceptions on the angle concept. The participants consisted of 233 grade 6 students drawn from eight classes in two well-established elementary schools of Trabzon, Turkey. All the participants were considered to be current achievers in mathematics, graded 4 or 5 out of 5, and selected via a purposive sampling method. Data were collected through six questions reflecting the learning competencies set out in the grade 6 curriculum in Turkey and the findings of previous studies that aimed to identify students’ misconceptions of the angle concept. This questionnaire was then applied over a 40-minute period in each class. The findings were analysed by two researchers whose inter-rater agreement was computed as 0.97, or almost perfect. Thereafter, coding discrepancies were resolved, and consensus was established. We found that although the participants in this study were high achievers, they still held several misconceptions on the angle concept such as recognizing a straight angle or a right angle in different orientations. We also show how some of these misconceptions could have arisen due to the definitions or representations used in the textbook, and offer suggestions concerning their content in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,889

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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