The Impact of Instructing Quadratic Functions with the Use of Geogebra Software on Students’ Achievement and Level of Reaching Acquisitions
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to examine the impact of instructing quadratic functions with the use of GeoGebra software and guided discovery worksheets on students’ achievement and level of reaching acquisitions. This study utilized a pretest-posttest control group experimental design. It was conducted in the 2017-2018 academic year with 62 tenth grade students of a high school in the center of Balikesir, Turkey. The study data was collected using quadratic functions achievement test. The quantitative data collected in the study were analyzed using independent samples t-test. The findings of the study indicated that the instruction exercised with the use of GeoGebra software and guided discovery worksheets was effective in increasing achievement and the level of the capability to reach acquisitions compared to the control group; the findings also indicated that the instruction created a significant difference. This study also found that the students in the control group students focused on algebraic operations and formulas, mainly memorized the formulas, and were unable to build the relation between graphics and the algebraic expression of functions. On the other hand, the students in the experimental group were better in building the relation between algebraic expressions and graphics, and more successful in interpreting graphics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».