Building Learning Trajectory Mathematical Problem Solving Ability in Circle Tangent Topic by Applying Metacognition Approach
Notice bibliographique
Résumé
Mathematical problem solving ability is one of the most important abilities students must have to process the information provided in solving problems. Before using mathematical problem solving skills, prior knowledge becomes the most crucial thing that makes students able to connect all available information so that they can construct new knowledge through the process of assimilation or accommodation.The purpose of this reseach is to:(1) Analyze prior knowledge what student has so the student can solve the problem of tangent circle given; (2) Know how learning trajectory in student’s mathematical problem solving ability by applying metacognition approach. This reaseacrch is a design research to improve the quality of learning. In this reseacrh researchers gave 3 test questions on students’ mathematical problem solving abilities. One trial was conducted in class VIII-B and trial II was conducted in class VIII-A, each consisting of 30 students junior high school. The result of students answer analysis shows the mast problematic topic that makes the studnts are difficult to solve the problem is about the tangent cicrcle that is the elements of the circle and the concept of circle circumtance there are three phased in learning path of students mathematical problem solving skill that are under standing the problem, making the problem solving plan by prrior knowledge and doing problem solving and evaluating it. From this explanation, it is better for teachers to ensure students have sufficient prior knowledge to make it easier to construct new knowledge, as well as make the learning process fun and meaningful so that students will remember knowledge in long-term memory.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».