Components and Indicators of Mathematics Teachers’ Learning Management Competency to Enhancing Analytical Thinking in Schools Under the Office of the Basic Education Commission
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this research were: 1) to study the components and indicators of learning management competency for mathematics teachers to enhancing analytical thinking; and 2) to examine the consistency and fit of a proposed model describing the components and indicators for enhancing the learning management competency of mathematics teachers to foster analytical thinking. The sample group for this research was comprised of 260 secondary school teachers from the Northeast Region affiliated with the Office of the Basic Education Commission. The sample size was determined using a 20:1 ratio relative to the number of parameters, and a multi-stage random sampling technique was employed. The research instrument was a questionnaire designed to develop components and indicators of learning management competency to enhancing analytical thinking among mathematics teachers. The questionnaire demonstrated an acceptable Index of Item-Objective Congruence (IOC), ranging from 0.80 to 1.00, with a discriminatory power measured by Pearson Product Moment Correlation ranging from 0.252 to 0.857, and with a reliability of 0.977, as measured by Cronbach’s alpha coefficient (α) for the entire instrument. Confirmatory Factor Analysis (CFA) was used to analyze the data. The findings revealed two principal outcomes: 1) the components and indicators of the learning management competency of mathematics teachers to enhance analytical thinking, derived from a systematic synthesis of extant literature and empirical research, three fundamental components were identified: (1) curriculum, (2) learning management, and (3) measurement and evaluation. These components were further defined by a total of 13 indicators. 2) The examination of the consistency of the components model and indicators of learning management competency of mathematics teachers to enhance analytical thinking with empirical data found that (χ2) was equal to 55.319, degrees of freedom (df) was equal to 45, the chi-square value was the correlation (χ2/df) is equal to 1.229. The statistical significance (p-value) was 0.139, and the goodness-of-fit index (GFI) was 0.970. The Comparative Fit Index (CFI) was equal to 0.995, the Normed Fit Index (NFI) was equal to 0.974. The Root Mean Residual Index (RMR) was equal to 0.019. The Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) was equal to 0.030, indicating that this tool can be used to evaluate the learning management competency of mathematics teachers in fostering analytical thinking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».