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Enregistrement W2912016909 · doi:10.5539/ies.v12n2p57

Building Learning Path of Mathematical Creative Thinking of Junior Students on Geometry Topics by Implementing Metacognitive Approach

2019· article· en· W2912016909 sur OpenAlexvenueno aff
Kms. Muhammad Amin Fauzi, I Wayan Dirgeyase, Agus Priyatno

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematics Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirecció General de Recerca, Generalitat de CatalunyaDirektorat Riset dan Pengabdian Masyarakat
Mots-clésMetacognitionMathematics educationConstruct (python library)Process (computing)PsychologyCognitionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mathematical creative ability is one of the most important skills students must have to process the information provided in resolving the problem. Before using mathematical creative skills, prior knowledge becomes the most crucial thing that allows students to connect all existing information so that they can construct new knowledge through assimilation or accommodation processes. The process of forming mathematical concepts with metacognitive questions that might be carried out by students causes a metacognitive process in students that will affect their mathematical behavior. The purpose of this study is to (1) analyze prior knowledge of what students miss or forget so that they have difficulty to answer the given geometry problem, (2) how the learning path of creative thinking of students with the application of metacognitive approach. This type of research is Design Research to improve the quality of learning. This type of research is research design, data collection techniques .The researcher gave 2 geometry questions to 38 8th graders selected randomly in SMP Medan city. Questions given are tailored to Cognitive level 4 (C4) for questions 1 and C5 for question 2 based on Bloom's taxonomy. Data analysis techniques are descriptive qualitative.This study shows that prior knowledge becomes important to build students' mathematical creative ability to gain new knowledge, especially in the field of geometry. The most problematic topics that make it difficult for them to understand geometry are the area of the rectangle and the cube webs. In dividing the rectangle into two equal parts, students still have not created another form of flat build or have not been able to get out of the rectangular pattern or exactly the same as the available problem. There are five phases of learning trajectory of hierarchically creative mathematical thinking, which is orientation to problem, problem solving plan, plan realization, previous knowledge mastery / concept of mathematical creativity and evaluation of result obtained. Students do metacognition on the learning path of creative thinking in a comprehensive way from evaluation to planning, action to the formation of prior knowledge and selection of creative ideas. From these explanations, it is important that teachers need to ensure students have enough prior knowledge to make it easier to construct new knowledge, as well as to make learning fun and meaningful so that students will remember knowledge in long-term memory.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,376 · 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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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