Study of Mathematics Programs Imbedded in Digital Learning Formats to Bridge Junior and Senior High School Curriculums
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the e-learning method in math to implement the curriculum articulation between junior high school and senior high school, and evaluated its learning effects to improve the implement method of curriculum articulation, to strengthen the students’ digital mathematical materials of curriculum articulation and to quantify the analyses of the students’ learning effects. The research strategies firstly concentrate on interviews to set up teaching content units; secondly evaluate and establish e-learning administrative platform, and then design e-learning materials in ADDIE systems. By previewing and revising contents of these materials, they are practically used in the library activities. In addition to record the pretest and post-test scores of the learners, the data of on-line voting are collected in order to do the comparative analyses to form conclusions as reference for the related researches.The research result showed that using e-learning methods to implement curriculum articulation activities got positive improvement not only in human efforts but also in materials and time; besides, the methods inspired the learners’ motivation, strengthened the learning effects and got the positive satisfaction in the whole learning activities. Researchers suggest that the related researches should be conducted continually so as to meet problems of curriculum articulation in new curriculum of senior high school and help those students who are in need to do automatically learning. Gradually, it can promote school into the learning resources center in the community. I
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».