Use of Digital Learning Platform in Diagnosing Seventh Grade Students’ Mathematical Ability Levels
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to describe the design and inspection of the quality of a digital learning platform to diagnose mathematical ability levels of seventh-grade students with regard to the topics of Measurement and Geometry. A total of 517 seventh-grade students from 23 schools in four regions, namely north, northeast, central, and south of Thailand were randomly chosen took part as test-takers. The researchers employed a design-based research approach incorporating three stages starting from designing a digital learning platform as an assessment model to diagnose students’ mathematical ability levels, up to employing a Multidimensional Random Coefficient Multinomial Logit Model to inspect the quality of the seventh-grade students’ mathematical abilities assessment model. The research tool consisted of three subjective questions and 15 multiple-choice questions which were used to develop two five-level construct maps ranging from unresponsive to tactical intelligent for the mathematical procedure dimension, and prolonged intellectual structure for the conceptual structural dimension. The findings verified that there were three forms of evidence to support the quality of the mathematical abilities assessment model. The results of the intersection of a mathematical procedure and conceptual structural dimensions’ transition point from levels 1 to 5 as ranging from the lowest to the highest levels at -1.41, -0.69, 0.49, 1.34 and -0.98, 0.14, 0.44, 1.70 respectively. Finally, the empirical findings indicated that the digital learning platform was at a highly appropriate level in terms of its usefulness, suitability, and accuracy except for in terms of feasibility which was at a moderately appropriate level. In conclusion, the digital learning platform can be used to provide substantial information when it comes to diagnosing seventh-grade students’ mathematical ability levels.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».