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Enregistrement W2945334759 · doi:10.30743/mes.v4i1.867

PENGARUH PENGGUNAAN MODEL CONCEPT ATTAINMENT TERHADAP PEMAHAMAN KONSEP MATEMATIKA

2018· article· en· W2945334759 sur OpenAlexaff
Helma Mustika, Endang Sutriana

Notice bibliographique

RevueMES Journal of Mathematics Education and Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematics Education and Pedagogy
Établissements canadiensThe Audio Recording Academy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationNormalityTest (biology)Class (philosophy)Statistical hypothesis testingSample (material)PsychologyMathematicsComputer scienceStatisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The purpose of this research is to know the understanding of mathematical concepts of students with the use of conceptual attainment model is better than the understanding of students' mathematical concepts with conventional learning. This research is quasi experimental research. The research design used was randomized subjects posttest only control group design. By selecting a Class VIII-2 sample as an experimental class and class VIII-1 as a control class of analytical techniques using the t-test as a hypothesis test, the prerequisite test is a normality test and homogeneity test. Based on the hypothesis test, t-test, obtained the price tarithmetic = 3.073 and price ttable = -1.997 at the real level of 0.05. Because tarithmetic > ttable, so Ha accepted and H0 rejected. So it can be concluded that the ability to understand the concept of mathematics students using conceptual learning model attainment better than the ability to understand the concept of mathematics students using conventional learning model.Keywords: Concept Attainment, Understanding of Concept

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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