STUDENTS' EPISTEMOLOGICAL BELIEFS IN SOLVING GEOMETRY TRANSLATION PROBLEMS
Notice bibliographique
Résumé
The 2018 PISA results show that Indonesian students' numeracy and literacy skills are poor. Epistemological beliefs, beliefs in mathematical knowledge, are one of the factors contributing to poor student literacy skills. This study analyzes epistemological beliefs in solving translation problems of Year 9 students in one of the junior high schools in Manipa Islands, Indonesia. This research employed a descriptive a qualitative approach. The subjects in this study were students who tend to meet the indicators of epistemological beliefs. Data collection techniques were observation, tests, interviews, and documentation. The results showed that students' epistemological beliefs in completing the translation met the requirements. First is being able to solve mathematical problems by taking time, where students needed time to solve the problem. This is because students are not sure that they can solve them. Second, students can solve problems that cannot be solved with simple, step-by-step procedures, where students solve problems using their rules/settlement procedures. The third is understanding essential concepts in mathematics, where students understand and work on translation problems using mathematical concepts well. Fourth, word problems are essential in mathematics, with word problems, students can improve critical thinking skill. Finally, efforts can improve mathematical abilities, where students can try to solve problems to improve their math skills. Efforts include reviewing the lesson and increasing practice questions.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».