Investigation of High School Students’ Geometry Course Achievement According to Their Learning Styles
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to investigate high school students’ geometry course achievement according to their learning styles. 11th grade students in İzmir constitute the general universe of the research and the sampling of the research comprises of 11th grade students in Karabağlar district. Sampling of the research consists of total 50 high school students, determined by using appropriate sampling method. 60% (n=30) of these students are female and 40% (n=20) of them are males. Both quantitative and qualitative research methods were used depending on the main and sub-questions of the research. Kolb’s Learning Style Inventory was used in order to determine the learning styles of the students. As a result of the research, it was found out that most of the students who have diverging learning style were female students (77.8%), most of the students who have accommodating learning style were female students (75%), the number of male students (47.4%) and the number of female students (52.6%) who have assimilating learning styles are close and it was found out that, among the students who have converging learning style, female students (55.6%) were more than males. It was determined that there was no statistically significant difference between the geometry achievement scores according to learning styles and that the students' geometric achievement means were statistically significant according to gender. It was proposed that taking learning styles into account in the regulation of education environments can help to increase achievement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».