Effects of Computer Animations on Students' Geometrical Mathematics Misconceptions in Secondary Schools, Kitui County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Children come across mathematics before they start schooling. From infancy to secondary, they develop mathematical concept formation skills and hold misconceptions. Learning mathematics concepts is spiral in nature, with one level affecting later learning. Poor performance in mathematics is traceable back to Mathematics Misconceptions held by students at an early age. Animations has been used in Symmetry and Matrices with a remarkable reduction of students’ misconceptions. Their use in photoelectric effect in physics signifipppppcantly reduced students’ misconceptions. This study inquired into the effects of computer animations on geometrical misconceptions. The constructivist theory of learning guided the study where prior knowledge in geometry was used to build geometrical concepts from day-to-day life experiences. The study employed Solomon-Four Group Design with experimental and control categories having two groups each. The four groups for the study were purposively chosen. 112 boys and 95 girls participated in the research. MAT (Mathematics Achievement Test) adopted from past KCSE (Kenya Certificate of Secondary Education) questions were used to find the misconceptions held by students. The instrument was pilot-tested and resulted in a reliability coefficient of 0.8826 using the KR-20 formula. Pre-testing was done to the control and an experimental group before intervention, and all the four groups sat for a Post-test. ANOVA and t-test were applied in the testing of the hypothesis at a 0.05 level of confidence. With the use of Animation, a reduction of students’ mathematical misconceptions was observed. The performance of boys and girls after exposure to animations were noted to be significantly the same. The findings may help stakeholders in Mathematics Education.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».