Incorporating a Metacognitive Learning Model to Improve Geometric Thinking in High-School Students
Notice bibliographique
Résumé
Thinking development processes among high-school students is an important and significant issue that has been widely investigated (Leviathan, 2012; Ball, 1996; De Risi, 2015). A few studies discuss the development of mathematical thinking as this field contains additional difficulties to the traditional factors, teachers, students, and parents, and is one of the most important areas taught in school, according to De Risi (2015). Due to the importance of this subject, the challenge facing researchers, mathematicians, and educators is how to improve students’ abilities and achievements in mathematics. In recent years, researchers have found that in order to improve students’ achievements and abilities in mathematics, one can use self-direction. Self-direction is a strategy by which the learner acquires the ability to cope with learning from several aspects and contributes to inking development. In this study, we showed that self-directed learning with an emphasis on metacognition would improve students’ understanding of the subject in question. Using the metacognitive guidance model, the students acquire and develop learning skills that contribute to developing their geometric thinking. In this study, there is the added value of using a learning model based on metacognitive guidance and its significant contribution to combining multiple subjects into one problem.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».