Learning Gap Assessment in Integrated Mathematics 9
Notice bibliographique
Résumé
The pandemic has profoundly impacted education, posing unprecedented challenges that demand immediate attention. Thus, this study was conducted to identify intervention activities that may be introduced on the learning gaps in Integrated Mathematics 9 for the First Quarter of the School Year 2022-2023. A quantitative quasi-experimental research using a pretest-posttest design was employed in this study and conducted on the 31 Grade 9 students of St. Paul University Surigao during the First Quarter of the School Year 2022-2023. A validated test was used to conduct the pretest and posttest to assess the learning gaps in Mathematics 9. Frequency, percentage distribution, and paired t-test were used in analyzing the data gathered. This study found that there are least-mastered competencies in the First Quarter of Mathematics 9. In addition, there is a significant difference in the pre-and posttest performance of the learners, especially after giving intervention activities such as drill, practice exercises, tutoring sessions, or small group instruction, peer tutoring and collaborative learning, expanded opportunity, explicit and technology-assisted instruction. Thus, the intervention improved learner performance and addressed least-mastered competencies. It is recommended for mathematics teachers to design further intervention materials targeting other least-learned competencies.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».