Students' mathematical reasoning ability with visual, auditorial and kinesthetic learning styles in solving HOTS problems
Notice bibliographique
Résumé
Penalaran matematis adalah kemampuan menemukan hubungan antar obyek matematika, memeriksa dan mengevaluasi asumsi matematis, dan mengembangkan argumen dan bukti matematis. Kemampuan penalaran matematis dapat dipengaruhi oleh gaya belajar siswa. Gaya belajar menunjukkan cara belajar yang disukai oleh siswa. Ada gaya belajar visual, auditorial, dan kinestetik. Penelitian dilakukan di kelas VII C SMPN 3 Rambipuji. Instrumen terdiri dari angket, tes penalaran matematis, dan pedoman wawancara. Sebanyak 37 siswa diberi angket untuk mengetahui gaya belajarnya. Kemudian, dua orang dari tiap gaya belajar dipilih untuk mengikuti tes penalaran matematis dan diwawancarai. Analisis data menunjukkan bahwa siswa dengan gaya belajar visual dan kinestetik memenuhi semua indicator, sedangkan subyek dengan gaya belajar auditorial hanya memenuhi tiga indicator. Hal ini karena siswa dengan gaya belajar visual dan kinestetik cenderung bekerja secara sistematis, berbeda dengan siswa dengan gaya belajar auditorial yang suka berpikir cepat. This study aims to describe students' mathematical reasoning with visual, auditory, and kinesthetic learning styles in solving HOTS-type math problems. The research was conducted in class VII C of SMPN 3 Rambipuji. The instrument consists of a questionnaire, a mathematical reasoning test, and an interview guide. In the early stages, the researcher gave a questionnaire to 37 students to find out their learning styles, then chose two people from each learning style to take a mathematical reasoning test and interviews. Data analysis showed that students with visual and kinesthetic learning styles fulfilled all indicators, while subjects with auditory learning styles only met three indicators. Students with visual and kinesthetic learning styles tend to work systematically, unlike those with auditory learning styles, who tend to think fast.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».