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Enregistrement W2611465418 · doi:10.5539/hes.v7n2p67

The Effect of Geogebra on Students’ Conceptual and Procedural Knowledge: The Case of Applications of Derivative

2017· article· en· W2611465418 sur OpenAlexvenueno aff
Mehmet Fatih Öçal

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMathematics Education and Teaching Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationTest (biology)Computer scienceSignificant differenceTeaching methodProcedural knowledgeControl (management)Perspective (graphical)Subject (documents)PsychologyMathematicsArtificial intelligenceDomain knowledge

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrating the properties of computer algebra systems and dynamic geometry environments, Geogebra became an effective and powerful tool for teaching and learning mathematics. One of the reasons that teachers use Geogebra in mathematics classrooms is to make students learn mathematics meaningfully and conceptually. From this perspective, the purpose of this study was to investigate whether instruction with Geogebra has effect on students’ achievements regarding their conceptual and procedural knowledge on the applications of derivative subject. This study adopted the quantitative approach with pre-test post-test control group true experimental design. The participants were composed of two calculus classrooms involving 31 and 24 students, respectively. The experimental group with 31 students received instruction with Geogebra while the control group received traditional instruction in learning the applications of derivative. Independent samples t-test was used in the analysis of the data gathered from students’ responses to Applications of Derivative Test which was subjected to them before and after teaching processes. The findings indicated that instruction with Geogebra had positive effect on students’ scores regarding conceptual knowledge and their overall scores. On the other hand, there was no significant difference between experimental and control group students’ scores regarding procedural knowledge. It could be concluded that students in both groups were focused on procedural knowledge to be successful in learning calculus subjects including applications of derivative in both groups. On the other hand, instruction with Geogebra supported students’ learning these subjects meaningfully and conceptually.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,420 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations55
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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