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Enregistrement W2807436251 · doi:10.5539/jel.v7n3p259

Uses of Mathematics Textbooks for Grade (4-8) as Per Basic Concepts and Questions Levels in TIMSS Test: A Study Conducted in Kingdom of Saudi Arabia Schools

2018· article· en· W2807436251 sur OpenAlexvenueno aff
Abdul Tamimi

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Islamic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationTest (biology)CurriculumMathematicsPopulationPsychologyPedagogyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study tried to explore the degree of representation of math textbooks for grades (4-8) in the Kingdom of Saudi Arabia concerning the key concepts, shape, and levels of questions used in the TIMSS test. The study population of this study includes both students and teachers from fourth grade to eighth grade. The goal of this study was associated with six key concepts including numbers and their operations, algebra, geometry, measurement, statistics and probability, and a pro-rata. The researcher analyzed the questions and exercises used in the math textbooks to identify their effectiveness and efficiency. In addition, the researcher also calculated the percentages, the levels, and the shape for each key concept. The results of the study were organized in frequency tables. In the light of those results, the researcher recommended the need to rewrite the mathematics curriculum and textbooks for grades (4-8) to focus on the level of questions and exercises used to be best fit for the students comprehending level. Furthermore, the researcher also recommended to developed questions in the form of multiple-choice focusing on the content of the main concepts (statistics and probabilities, and a pro-rata) because of its importance in the life of the student. In addition, the resented figured out the need of conducting similar studies on the analysis of the results for Saudi students in an international math test, which was conducted in 2011 and 2015.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,342 · 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.

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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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