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Enregistrement W2587742554 · doi:10.5539/ijel.v7n3p103

The Impact of Metacognition Strategies in Teaching Mathematics among Innovative Thinking Students in Primary School, Rafha, KSA

2017· article· en· W2587742554 sur OpenAlexvenueno aff
Nahed Mokhtar Hassan Rizk, Khaled Ahmed Mahmoud Attia, Alaa Ahmed Hassan Al-Jundi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorthern Border University
Mots-clésMetacognitionMathematics educationPsychologyCreative thinkingClass (philosophy)CreativityCognitionComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aims at finding out the impact of metacognition strategies in the teaching of mathematics in developing creative thinking among gifted primary school students in Rafha province in the Kingdom of Saudi Arabia. They are defined in this study as the students whose IQ score is (120 and above) according to the Wakslar measurement for children intelligence and are selected by their teachers. The study sample consists of 40 male and female students from the fifth class in the primary stage. They were divided randomly into two groups; experimental group which was taught by the methods and strategies of the suggested teaching program and a control group upon whom the ordinary method was applied. Each group included 20 male and female students. For the purpose of the study, a creative thinking measurement in mathematics, designed by the researchers, was used for data collecting. The program was implemented for three successive weeks, three sessions per week each one lasting for one period. After finishing the program, a post measurement was conducted for all the study variables for both the experimental and control groups. The results show statistically significant differences at the significance level (0.05) between using the metacognition strategies on one hand and the ordinary method on the other. The differences were in favor of the metacognition strategies.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,154
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,154
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,382 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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