Promising research studies between mathematics literacy and financial literacy through project-based learning
Notice bibliographique
Résumé
Financial literacy is a knowledge and attitude about finance and is a 21st-century skill. As a knowledge, a cognitive factor of a person will impact their financial literacy skill. Through a bibliometric analysis study of 274 documents published from 1994 to 2022 in the Scopus database, we found that mathematics literacy is the cognitive factor of one's financial literacy skill. The OECD and several studies offer intertwined concepts, financial literacy and mathematics, to be presented in the mathematics curriculum in primary and secondary schools. After we got the bibliometric results, we surveyed several junior high schools in Yogyakarta to learn more about this issue. A total of 15 mathematics teachers participated in this survey, randomly chosen in junior high school. We got information stating that mathematics teachers used financial terms as a social arithmetic context, did not teach financial knowledge and attitudes, and never heard 13 from 17 financial terms in the survey. Furthermore, we present a framework for implementing financial literacy in mathematics through three dimensions, content, context, and process. The dimension content consists of mathematics' and financial content. On the other hand, the dimension context is related to education and work, home and family, and individual and societal. As a cognitive process, the dimensions of the process are based on Bloom's Cognitive stages. The potential for future research is developing learning activities and implementing them in the independent curriculum, which impacts schools' ability to use project-based learning, which is the most approach to implementing financial literacy in mathematics classes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».