Trajectory of Learning Experience from the Performance of Canada's Youth in Mathematics
Notice bibliographique
Résumé
This study empirically evaluated the learning experience of Canadian youth in mathematics, based on existing theoretical tenets, to explore a conceptual model that depicts two major orientations: one is the internal aspects, which focus on how the students feel; and another is external aspects, which focus on how the students behave. An imperative question underpinning this research involves examining different untested trajectories of learning experience in Mathematics that could elucidate and predict individuals’ mastery-approach goals. The data from the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) Programme for International Student Assessment (PISA) 2012 surveys comprises participants who are 15-year-old Canadian students from different provinces, investigating how the factors of learning approaches, learning environments, and participants’ familiarity affect their development of skills and learning attitudes, both at home and at school in mathematics. Path analytical procedures are applied to test the hypothesized relationships, and certain notable findings would impact mediating mechanisms while remarkable trajectories would inform complete pedagogical practices. Particularly, this research is significant for its un-exploratory nature. The Path Analysis offers visions of the relationships between the internal and external aspects, and the relationships between the elements in those same internal and external aspects. The contribution of this study is that the results/findings could support policy targets by establishing measurable goals for consideration and implementation, assist in the building of trajectories for reform, as well as notify all stakeholders such as educators, researchers, parents, governments, and policy makers about the importance of understanding individuals’ academic and learning patterns, as the researcher contends.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».