Comparison of At-risk Students’ Mathematical Commognition in Geometry based on their Personal Attributes
Notice bibliographique
Résumé
Students’ academic performance in Mathematics has a significant impact on their success on large scale standardized assessments as well as their eventual job choices. This study determined the level of at-risk students’ mathematical commognition in high school geometry and makes comparisons when grouped according to their family environment, language proficiency, learning style, and attitude towards learning mathematics. This study employed a mixed method research design and was conducted for select Grade 10 at-risk students of Cagayan de Oro City National Junior High School. The data gathered on students’ level of commognition was analyzed using frequency, percentage, mean and standard deviation. Correlation analysis was used to establish the association between students’ mathematical commognition and the perceived variables. The comparison of students’ level of mathematical commognition was analyzed using non-parametric tests such as Kruskall-Wallis and Mann Whitney U tests. Results reveal no significant difference of at-risk students’ level of mathematical commognition based on their personal attributes. Hence, it is recommended that further explorations of other factors that might affect students’ level of mathematical commognition. Students only have a basic level of mathematical commognition and therefore another study can be pursued on employing effective teaching methods on improving students’ mathematical commognition not only in Geometry but also in other mathematics courses across all levels.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».