Relating the Learned Knowledge and Acquired Skills to Real Life: Function Sample
Notice bibliographique
Résumé
Considering that Mathematics is a multidimensional problem-solving method that can be effective in all areas of cultural life, it is of great importance because of its contribution to other sciences such as physical and social sciences. It is known that the basic concepts of mathematics, which can also be expressed as a way of life, have helped to increase the usefulness of mathematics to practical and even social sciences such as physics, chemistry, biology, economics, engineering and military, as well as their own values. In addition, if abstract subjects and concepts in mathematics are used in other sciences, concrete results can be obtained, which facilitate the labor of humans. In this case, it is useful to illustrate the mathematics of everyday life in order to understand the importance of mathematics. The word “function”, which is often used in everyday life as in mathematics, is one of the basic concepts in mathematics. Relating the learned knowledge and the acquired skills related to this concept to everyday life can affect the memory duration of learned knowledge and subsequent learning. Considering the importance of the subject, a case study has been conducted with (62) students. In the study, the definition of the function and two daily life examples related to the definition were presented to the candidates in black and white. The candidates were asked to make the definition of the types of functions presented to make sampling from daily life by making analogies. Content analysis was used in the analysis of the data. In the study, it was determined that the candidates could not go beyond the ordinary in writing samples. In addition, the success rates of candidates’ ability to define and write daily life examples have been quite different.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».