Learning Mathematics with Interactive Technology in Kenya Grade-one Classes
Notice bibliographique
Résumé
While countries in sub-Saharan Africa have made significant progress towards achieving universal school enrolment, millions of students lack basic numeracy skills. This paper reports the results of a pilot study that aimed at using the Emergent Literacy in Mathematics (ELM) software to teach mathematics in early primary grades in Kenya. Designed as a pre- and post-test non-equivalent group research, the study unfolded in 14 grade-one classes from 7 primary public schools. After having learned with ELM for about two terms, the experimental students (N = 283) considerably outperformed their peers (N = 171) exposed to traditional instruction with the effect sizes of +0.37 on the overall skills measured by a standardised test of mathematics. The impact of ELM activities was the greatest on students’ ability to take language and concepts of mathematics and apply appropriate operations and computation to solve word problems. On this set of skills, the magnitude of difference between the experimental and control groups was +0.77. This study also revealed some positive shifts in the teachers’ perceptions about their practice. The teachers who adopted ELM in their practice reported having gained more confidence in mathematics and comfort in teaching mathematics with computers.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».