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Enregistrement W4396863040 · doi:10.33039/ami.2024.05.002

Retrieval practice – a tool to be able to retain higher mathematics even 3 months after the exam

2024· article· en· W4396863040 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revue˜Az œEszterházy Károly Tanárképző Főiskola tudományos közleményei. Tanulmányok a matematikai tudományok köréből/˜Az œEszterházy Károly Főiskola tudományos közleményei. Tanulmányok a matematikai tudományok köréből/Annales mathematicae et informaticae · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematics Education and Programs
Établissements canadiensLearning Partnership
Organismes subventionnairesEötvös Loránd TudományegyetemMagyar Tudományos Akadémia
Mots-clésMathematics educationComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is a common phenomenon that students forget the learned material within a few days after their exam. A considerable part of university students do not gain long-term knowledge. Aiming to reduce forgetting and increase further retention in a first-year mathematics course for mathematics pre-service teachers, we applied a special kind of retrieval practice in their lessons. The positive effects of retrieval practice – the strategic use of retrieval to enhance memory – have been shown in the medium term in learning university mathematics. In this paper, we investigate the potential benefit of the applied retrieval practice in learning Number Theory at the university level, focusing on knowledge lasting for 3 months. N = 42 first-year pre-service mathematics teacher students wrote a post-test on the material they learned in the course Number Theory three months after their exam. According to our results, those, who learned Number Theory by retrieval practice, performed significantly better than those who learned on the traditional way. Our findings suggest that retrieval practice can have a powerful, long-lasting effect on learning and solving complex mathematical problems.

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.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0130,011
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,007
Bibliométrie0,0080,016
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0160,015
Science ouverte0,0170,009
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,026

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,302 · 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