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Enregistrement W4391920193 · doi:10.5430/jct.v13n1p159

Management of Mathematics Learning Based on Interactive Digital Worksheets to Improve Students' Critical Thinking Ability

2024· article· en· W4391920193 sur OpenAlexvenueno aff
Sri Utaminingsih, Isna Riska Amalia, Sumaji Sumaji

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorksheetCritical thinkingFormative assessmentMathematics educationTest (biology)Digital learningSummative assessmentComputer scienceInteractive mediaProduct (mathematics)MultimediaPsychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of interactive digital technology in learning is an alternative strategy to create joyful learning activities. Therefore, interactive digital worksheet requires development by considering the critical thinking skills of elementary school students. This research determined the interactive digital media worksheet necessity based on critical thinking skills, compiling design, feasibility identification, and effectiveness test of the interactive digital media worksheet based on critical thinking skills for elementary school students. This research and development applied seven steps: (1) potential and problem identification; (2) data collection; (3) product design; (4) design validation; (5) design revision; (6) product test; and (7) product revision. The researchers collected the data with interviews, observations, questionnaires, and tests. The research results found the necessity of interactive digital student worksheets in managing mathematics learning to improve students' critical thinking skills. The interactive digital LKS design was based on critical thinking skills. The development considered the three components, such as (1) Planning; (2) implementing; and (3) evaluating. Planning consists of (1) the analysis of student characteristics; (2) the analysis of learning achievements (CP); (3) the determination of the learning objectives (TP) and the learning objective flow (ATP) and the assessment; (4) the selections of media, learning methods, and teaching materials. The implementation of the interactive digital student worksheets in learning was based on the problem-based learning model and formative and summative tests for the evaluation. The expert validation found the interactive digital worksheet was valid and reliable. The teacher responses reached the percentage of 87.5% while the student with 90%. The product test obtained an average of N-gain for the control group was 0.31 while the experimental group was 0.50, indicating an increment of students' critical thinking skills in mathematics. Thus, interactive digital worksheet implementation is useful in managing learning. The implementation was also useful for further development to manage various challenging activities and to realize meaningful learning.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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