The effects of self-reading and text layouts on seventh graders' mathematical performance about "Pythagorean Theorem"
Notice bibliographique
Résumé
本研究旨在瞭解自行閱讀與閱讀不同編排順序的文本對國一學生有關勾股定理的概念、程序與解題表現之影響。本研究編擬有關勾股定理的「證明優先」與「應用優先」文本，這兩種文本的內容相同但編排順序不同；以及編製概念、程序與解題表現前後測試卷。在蒐集前後測資料後，主要以多變量與單變量變異數分析處理實驗資料。研究結果顯示，閱讀不同文本與學生程度之間存在顯著的交互作用；而且並非只要透過自行閱讀文本（測驗時也未收回文本），就一定有利於提升高、中、低三種程度的學生在概念、程序和解題等數學能力的測驗成績。 The purpose of this study aims at understanding the effects of reading texts by oneself with different layouts on 7th graders’ mathematical performance about “Pythagorean Theorem.” This study designed “proof-first” and “application-first” texts, and instruments for testing mathematical performance about “Pythagorean Theorem.” After collecting pre-test and post-test data, the statistical method of ANCOVA was mainly used to analyze experimental data. The results showed that the interaction between text layouts and students’ mathematical abilities was statistically significant, and that students, who read a mathematical text by themselves as testing in mathematics related to the text, did not necessarily perform better than students, who did not read the mathematical text by themselves as testing.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».