Development of Student Worksheets Integrated with Microlearning Comics for Learning Probability
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have shown that students face difficulties in learning probability. This study aimed to enhance students’ understanding of the concept of probability while developing their reasoning skills by integrating comics into student worksheets. It focused on designing probability material for grade 10 using the student worksheets and microlearning (comics) that were both effective and efficient. The material was developed using Pendidikan Matematika Realistik Indonesia (PMRI) approach, incorporating a microlearning method within the context of culinary tourism, to enhance students’ understanding of probability and reasoning skills. This study employed a design research methodology in two stages, namely preliminary study and formative evaluation. The subjects of this study were 34 students of grade tenth at Senior High School in Prabumulih. Data collected through observations, tests, and interviews were analyzed descriptively. The study resulted the student worksheets on probability, which were incorporated with microlearning comics whose effectiveness and efficiency were aligned with the characteristics of the PMRI approach. Based on the findings, it can be concluded that the PMRI-based student worksheets that were incorporated with microlearning comics were efficient and effective in helping students develop their reasoning skills. The integration of comics and the PMRI approach reflects a commitment to innovation and the continuous development of effective learning designs that promote inclusive, equitable, and meaningful learning experiences.
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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) | 0,001 | 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 ».