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Enregistrement W4293746546 · doi:10.22373/jppm.v6i1.13102

The Effect Of Self Confidence On The Ability Of Understanding Mathematical Concepts Of Junior High School Students On The Triangle And Quarter Matter

2022· article· en· W4293746546 sur OpenAlexaboutno aff
Hikmal Setiawan, Heris Hendriana, Jozua Sabandar, Nelly Fitriani

Notice bibliographique

RevueAl Khawarizmi Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Matematika · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematics Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-confidenceMathematics educationPsychologyNonprobability samplingMemorizationSample (material)ComprehensionAffect (linguistics)PopulationQuarter (Canadian coin)Social psychologyComputer scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aims to analyze and study in depth about the self-confidence-influenced skills of matematiS from middle school students. The methods in this study use correlational methods with quantitative approaches. The population in this study was junior high school students in west Bandung regency and the sample of 30 people was determined by purposive sampling technique at one of the junior high schools in West Bandung Regency. Instruments in this ability in the form of comprehension ability tests as many as 5 points of questions and self-confidence scale students as many as 24 statement scales. The results of this study concluded that there is a positive influence between self-confidence and the mathematical understanding ability of middle school students. This shows that the higher the student's confidence, the higher the student's mathematical comprehension ability. Factors that affect high self-confidence include: (1) students with a high confidence attitude do not hesitate in making decisions in solving problems (2) students can have many ideas in working on the problem at hand. Meanwhile, students with less confidence will tend to have difficulty in answering potluck questions, students only memorize not yet to understand the understanding of the concept so that the student does not dare to make decisions when solving existing problems.Kata kunci: self confidence, mathematical understanding.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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