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Enregistrement W4387858497 · doi:10.37034/residu.v1i3.158

Least Learned Competencies in Mathematics 8: Basis in Crafting Strategic Intervention Materials

2023· article· en· W4387858497 sur OpenAlexaboutno aff
G Laña

Notice bibliographique

RevueJournal of Research and Investigation in Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationQuarter (Canadian coin)Intervention (counseling)Ranking (information retrieval)Strengths and weaknessesPsychologyMathematicsComputer scienceGeographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This descriptive research study was conducted to determine and analyze the least learned competencies in Mathematics 8 from First Quarter to Fourth Quarter in Naguilian District, Division of La Union as basis for crafting K to 12 aligned Strategic Intervention Materials (SIMs). It also looked into the problems encountered in teaching Mathematics 8. Grade 9 learners and teachers were the respondents; the learners’ participants were selected through Slovin’s formula. In treating the gathered data mean, percentages, frequencies, and ranking were used. It found that there were eight (8) least learned competencies in all the quarters (first, second, third, and fourth) and the level of performance was fairly satisfactory. It was concluded that the least learned competencies were those that require higher order thinking skills. It was recommended that the crafted K to 12 aligned Strategic Intervention Material should be adopted by high school teachers in Naguilian District and other high school teachers in the province as an additional learning material to address the weaknesses of the learners along the identified least learned competencies in Mathematics 8.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,244 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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