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Enregistrement W4401040289 · doi:10.30605/pedagogy.v9i1.3530

ANALISIS KEMAMPUAN PENALARAN MATEMATIS SISWA KELAS X SMA

2024· article· id· W4401040289 sur OpenAlexaff
Elsyavira Elsyavira, Depriwana Rahmi, Annisah Kurniati, Suci Yuniati

Notice bibliographique

RevuePedagogy Jurnal Pendidikan Matematika · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineMathematics
ThématiqueMathematics Education and Pedagogy
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSMA*MathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tujuan dari penulisan artikel ini adalah untuk menganalisis kemampuan penalaran matematis siswa kelas X SMA. Dalam penulisan artikel ini menggunakan metode deskriptif kualitatif. Subjek dalam penelitian ini adalah siswa kelas X 1 di salah satu SMA Negeri yang berada di Kecamatan Tapung, Kabupaten Kampar, sebanyak 28 siswa yang berada dalam satu kelas yang sama dan memiliki hasil pembelajaran matematika yang bervariasi. Penelitian ini menggunakan instrumen soal tes berbentuk uraian yang berjumlah tiga soal dengan indikator yang berbeda. Hasil temuannya menunjukkan bahwa persentase kemampuan penalaran matematis siswa pada indikator pertama yaitu sebesar 65,2% dengan kategori baik. Persentase kemampuan penalaran matematis pada indikator kedua sebesar 82,1% dengan kategori sangat baik. Dan persentase kemampuan penalaran matematis pada indikator ketiga sebesar 63% dengan kategori baik. Berdasarkan persentase tersebut dapat dinyatakan kemampuan penalaran matematis siswa kelas X tergolong baik.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0820,031

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,335 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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