Developing critical thinking and problem solving skills through skill-enhancing game / Nor Aishah Abdullah
Notice bibliographique
Résumé
Reasoning is believed as one of the core characteristics of chess game. Player of the game tend to break down big problems to smaller pieces and then put them back together. Although various schemes and programs have been put into action in the U.S., Canada and some European countries, playing chess is merely regarded as hobby when it should be exploited for increasing child’s ability to think critically. This research is an experimental research in observing students’ development in critical thinking skills through chess playing. Participants were divided into two groups of student age 10 years old. The first group comprised of students with the ability to play the game and the second group consisted of students who have no prior knowledge of the rules or the strategies of such games. Both groups were subjected to pre-test and post-test involving solving problems in Mathematics, Science, and Critical Thinking test. After 10 weeks of chess intervention, data were analyzed using t-test to compare the mean differences between two groups, and Pearson’s test to see correlation between two variables; critical thinking and science, critical thinking and mathematics. Results have shown that chess has the potential as a good tool to develop students’ critical thinking skills, although different set of students demonstrate different result. Larger sample size and longer duration of experiment could demonstrate a better result in participants’ scores and this can take into consideration for future research.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».