The Integration of 21st-Century Skills in Grade Eight Mathematics Curriculum
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.
Notice bibliographique
Résumé
The study measured the extent of the implementation of twenty-first-century skills in grade eight math curriculum in public schools in the Kingdom of Bahrain, and it included all Cycle Three Mathematics Books (or curriculum) for the academic year (2022-2023). The researcher chose grade eight mathematics books in the first and second semesters as a sample for her study; furthermore, the research was conducted using the descriptive-analytical method to analyze the contents of the books using a content-analysis card. The results showed a very high percentage (92.20%) of twenty-first-century skills integration in eighth-grade math books; as a result, the percentage of technical literacy was (14.5%), and the rate of local and global citizenship skills was the lowest (7.6%). In addition, the results showed close ratios between critical thinking, creativity and problemsolving, leadership, and decision-making (13.1% – 13.7%). The math curriculum directs learners to access information through digital technologies and includes different mathematical problems in which digital technologies are used to achieve solutions with the highest percentage (25%- 23.6%). However, it was immediately apparent that the math curriculum content failed to motivate learners to develop their skills concerning environmental sustainability (7.8%) and negotiation skills (7.9%). Overall, the literature showed that the widespread opportunity for 21st-century skills in the mathematics curriculum impacts students’ abilities to obtain high grades in the TIMSS exams. This suggests that integrating science, technology, engineering, and mathematics education into mathematics curricula can provide convenience for students to evolve 21st-century skills in a consequential and effective way.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle