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Enregistrement W4389324485 · doi:10.55016/ojs/ajer.v63i4.56331

Solo Based-Cognition Levels of Inductive Reasoning in Geometry

2018· article· en· W4389324485 sur OpenAlexvenueno aff
Ray Ferdinand Medallo Gagani, Roderick O Misa

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInductive reasoningPsychologyCognitionQuartileHumanitiesChecklistCognitive psychologyMathematicsArtificial intelligenceComputer sciencePhilosophyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inductive reasoning is one of the essential forms of thinking in mathematical discoveries and is useful in the workplace of any field. This investigation examines and characterizes the cognition levels and developmental trends in the inductive reasoning of 27 top-performing prospective mathematics teachers from three universities in Cebu City, Philippines. Participants were given a test questionnaire to assess the use of inductive task items. An in-depth analysis of the solution processes and the utilization of clustering through percentile quartiles generated two levels of cognition that support the SOLO taxonomy model. The levels are derived from a modified checklist that was based on the SOLO taxonomy. The findings support a trend of cognition for inductive reasoning ability in geometry and suggest that incoherence and the inability to connect learning to new task obstructs success. Participants who were unsuccessful in lower level tasks were not effective in higher level tasks. Le raisonnement inductif est une des formes essentielles de pensée dans les découvertes en mathématiques, et est utile dans les milieux de travail de n’importe quel domaine. Cette étude analyse et caractérise les niveaux de cognition et les tendances en raisonnement inductif chez 27 des meilleurs futurs enseignants de mathématiques de trois universités à Cebu City, Philippines. Les participants ont complété un questionnaire visant l’évaluation de l’emploi des items impliquant un raisonnement inductif. Une analyse approfondie des processus de solution et de l’emploi du regroupement par des percentiles et des quartiles a généré deux niveaux de cognition qui appuient le modèle de la taxonomie SOLO sur les objectifs d’apprentissage. Les niveaux découlent d’une liste de vérification modifiée et basée sur la taxonomie SOLO. Les résultats appuient une tendance en cognition portant sur la capacité de raisonner de façon inductive en géométrie, et portent à croire que l’incapacité à lier l’apprentissage aux nouvelles tâches entrave la réussite. Les participants qui ne réussissaient pas les tâches de niveau bas n’étaient pas performants avec les tâches de niveau plus élevé.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2018
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