Examining the Problem Solving Skills of Primary Education Mathematics Teacher Candidates according to Their Learning Styles
Notice bibliographique
Résumé
In this study, it is aimed to investigate the problem solving skills of primary education mathematics teacher candidates according to their learning styles. The students of Primary Education Mathematics Department students of the universities in TRNC constitute the general universe of the research and the students who study in Primary Education Mathematics Department of a private university in TRNC constitute the universe of the study. Sampling of the research consists of a total 26 students studying in Primary Education Mathematics Department in 2017-2018 academic year, determined by using the appropriate sampling method. In order to determine the learning styles of primary education mathematics teacher candidates, 12-item Kolb Learning Inventory, developed (1976) and rearranged (1985) by Kolb and the applicability of which was proven by Aşkar and Akkoyunlu (1993) in Turkey was used in this research. Problem solving inventory used to determine teacher candidates’ problem solving skills was developed in 1982 by Heppner and Petersen and adapted to Turkish by Şahin, Şahin and Heppner. As a result of the study, when students’ learning styles are examined it was observed that the students with converging learning style are 42.3%, students with assimilating learning style are 38.5%, students with diverging learning style are 11.5% and students with an accommodating learning style are 7.7%. It was observed that the students who participated in the study showed a tendency towards problem solving confidence. It has been suggested that taking learning styles and problem solving skills in organizing educational environments into account can help in increasing success.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».