Strategies Used by Grade 6 Learners in the Multiplication of Whole Numbers in Five Selected Primary Schools in the Kavango East and West Regions
Notice bibliographique
Résumé
This research paper reports strategies used by Grade 6 learners in multiplying whole numbers in five selected primary schools in Kavango East and West regions. A total of 200 learners’ mathematics exercise books were analysed in order to identify the commonly used strategies by learners in multiplying whole numbers. A total of ten teachers teaching grade 6 mathematics were also requested to complete a questionnaire which required them to indicate the strategies that they employed in class when teaching multiplication of whole numbers. The teachers indicated that they used a variety of strategies including repeated addition, complete-number (Including doubling), partitioning and compensation to teach multiplication of whole numbers. The results also disclosed that the majority of the learners’ mathematics exercise books reflected the use of the traditional method of repeated addition contrary to the teachers’ claims. It was also found that a few of the learners used other strategies such as long method, short method and learner “invented” strategies. Additionally, the mathematics curriculum for upper primary learners (Grade 4-7 mathematics syllabus) requires learners to use paper and pencil algorithms to carry out multiplication of whole numbers without calculators (Ministry of Education, Arts & Culture [MoEAC], 2015, p. 2). However, at Grade 6, learners were expected to use paper and pencil algorithms to multiply numbers within the range 0-100000. Analysis of the learners’ exercise books indicated that the majority were not able to multiply a two digit by a single digit, a two digit by a two digit and a three digit by a two digit number.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».