Development of an Instructional Model to Enhance Mathematical Literacy for Secondary Students
Notice bibliographique
Résumé
This study aims (1) to develop an instructional model to enhance mathematical literacy for secondary students and (2) to examine the effects of using this instructional model. The sample group consisted of students from Lampabpla Wittayakarn School, under the jurisdiction of the Surin Secondary Educational Service Area Office in Thailand by using cluster random sampling, during the second semester of the 2021 academic year. Fifteen students from Grade 9/2 were selected as the experimental group, and 15 students from Grade 9/1 were selected as the control group. The data collection tools: 1) interviews; 2) focus group discussion; 3) mathematical literacy tests; and 4) student satisfaction questionnaires. The statistics used for data analysis include percentage, arithmetic mean, standard deviation, dependent and independent t-test. The research findings revealed that (1) the instructional model to enhance mathematical literacy for secondary students comprises six components: 1) principles and basic theoretical concepts, 2) objectives of the model, 3) instructional management procedures, 4) social system, 5) principles of response, and 6) support system. (2) results of using the instructional model showed that: 1) the experimental group of students had markedly higher mathematical literacy after the intervention compared to before, at the .05 significance level; 2) the experimental group had significantly higher mathematical literacy than the control group, at the .05 significance level; and 3) the experimental group reported the highest level of satisfaction with the instructional model to enhance mathematical literacy for secondary students, with an average score of 4.50 and a standard deviation of 0.17.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».