How Do Higher-Education Students Use Their Initial Understanding to Deal with Contextual Logic-Based Problems in Discrete Mathematics?
Notice bibliographique
Résumé
Mathematical reasoning in logical context has now received much attention in the mathematics curriculum documents of many countries, including Indonesia. In Indonesia, students start formally learning about logic when they pursue to senior-high school. Before, they previously have many experiences to deal with logic, but the earlier assignments do not label them as logic. Although the students have already experienced much about logic, it does not assure that they have a better understand about it even they purpose to university. Thus, this paper presents several findings of our small-scale study which was conducted to investigate the issues on how higher-education students overcome contextual logic-based problems. Data were collected through pretest, students’ written work, video recording and interview. A fifteen-minute test which consisted of four questions was given to 53 student participants in the third semester who proposed mathematics discrete course. The information towards the main issues was required through the analysis of students’ written work in the pretest and video recording during the students’ interview. The findings indicate that the students’ initial understanding, in general, do not help them much to solve logical problems based on context. In our findings, they apply several strategies, such as random proportions, word descriptions, permutation-combination calculations and deriving conclusion through logical premises.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».