The Development and Validation Prospective Mathematics Teachers Holistic Assessment Tools
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explain the stages of developing a Holistic assessment instrument for the competence of prospective mathematics teachers based on constructs from several literature reviews to measure the competence/ability of prospective mathematics teachers. This development goes through 8 steps of developing non-test instruments. Validity and reliability of instrument traced from 101 students. The initial instrument design carries out initially, then validated with the Aiken formula by 14 experts. The series of initial stages obtained 30 instruments ready to be tested from the original 40 items. The second stage is to perform a confirmatory factor analysis (EFA) followed by testing the construct and convergent validity and looking for the reliability coefficient with confirmatory factor analysis (CFA). The results of the EFA produced 28 items become into four factors, namely pedagogic content knowledge, mathematical content knowledge, positive behavior and respect, teacher enthusiasm (passion). The results of the CFA indicate that the constructs built have construct validity in the good category, convergent validity fulfilled because all AVE values are more than the minimum limit (0.5). Internal reliability (Cronbach's Alpha) = 0.96, Composite Reliability (CR) is in the range 0.88-0.92, and Average Variance Extracted (AVE) is in the range 0.55-0.58. The results of the CFA produced 27 items. Based on the measurement, it can say that the instrument of Holistic Assessment of Prospective Mathematics Teachers is suitable for use at the research.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle