Utilizing Integrated Think-Pair-Share and SSCS Techniques to Enhance Problem-Solving Skills in Mathematical Set among 10th Grade Students
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the impact of integrating Think-Pair-Share (TPS) and Search Solve Create Share (SSCS) techniques on the problem-solving skills of 10th-grade students within the framework of set theory, while also assessing participants' satisfaction with these methods. Conducted using a one-group experimental research design, the study involved 37 10th-grade students selected through cluster random sampling from a public school in Mahasarakham province, Thailand. Ethical considerations were meticulously observed throughout the study. Instruments utilized included a TPS and SSCS learning management plan, a Mathematics Set Problem Solving Ability Test, a Satisfaction Questionnaire, and Rubric Scoring. Data analysis employed percentage, mean score, standard deviation, and a one-sample t-test comparing to a predetermined criterion of 75% of the maximum score for each test. The results demonstrated that the integrated TPS and SSCS techniques were effective in developing students' problem-solving abilities and provided satisfying learning experiences. This underscores the efficacy of collaborative learning techniques, particularly in enhancing problem-solving skills. Additionally, the study highlights the potential of integrating various collaborative methods to achieve favorable outcomes in mathematics education.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».