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Enregistrement W2919284781 · doi:10.5539/jel.v8n2p165

The Effect of Using Storytelling Strategy on Students’ Performance in Fractions

2019· article· en· W2919284781 sur OpenAlexvenueno aff
Charalampos Lemonidis, Ioanna Kaiafa

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Methods and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorytellingMathematics educationContext (archaeology)CurriculumTeaching methodPsychologySample (material)CognitionPedagogyNarrativeChemistryArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research findings in the field of Mathematics Education emphasize that storytelling is an effective instructional tool in the teaching of mathematics, as it provides a meaningful context that attracts students’ interest and makes learning a pleasant process. The use of stories and fairy tales in the teaching of mathematics motivates students to learn and provides students with an authentic context to understand mathematical concepts and procedures. It is a clear way to incorporate mathematics into other, broader cognitive domains and promotes mathematical discussion in the classroom. The main purpose of this study was to investigate the role that the use of storytelling can play in teaching fractions to third grade students. The study sample consisted of 76 third graders, who attended two primary schools in the city of Florina (Greece). This sample was divided into experimental (n=38) and control (n=38) group. In this study target-focused teaching stories were used. These stories were written in accordance with the objectives of a new Curriculum for rational numbers teaching. The study results showed that the use of storytelling had a positive effect on students’ achievement in fractions, as the experimental group performed significantly better than the control group. The students who benefited most from the use of storytelling were those with medium, especially, with low performance. Finally, the use of storytelling had a positive effect on specific mathematical skills, such as comparing fractions, finding equivalent fractions, creating and manipulating representations and problem solving.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,423 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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