MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3101806964 · doi:10.5539/jel.v9n6p102

Measuring Students’ Perceptions of Teacher Involvement in Mathematics Homework Assignments: A Scale Development

2020· article· en· W3101806964 sur OpenAlexvenueno aff
Bülent Nuri Özcan

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesManisa Celal Bayar Üniversitesi
Mots-clésLikert scaleMathematics educationPsychologyScale (ratio)PerceptionSample (material)Item analysisStatistical analysisAcademic yearMathematicsPsychometricsStatisticsCartographyGeographyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to develop a scale to determine students’ perceptions of teacher involvement in mathematics homework assignments. An item pool (n = 30) was generated based on a literature review. Based on expert feedback, the number of items was reduced to 21 scored on a 5-point Likert-type scale. A draft named the “Scale of Teacher Involvement in Mathematics Homework Assignments (STIMHA)” was developed after the items were reviewed by a linguist. A pilot study was conducted with six middle school students to check for comprehensibility. The items were revised and finalized based on their feedback. The main study sample consisted of 751 middle school students from four schools in Demirci/Manisa in Turkey during the 2017-2018 academic year. Data were analyzed using the Statistical Package for Social Sciences (SPSS 24.0) and Analysis of Moment Structures (AMOS 21.0). Validity and reliability were established.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Education and LearningMême sujetParental Involvement in EducationTravaux en français237 207