Enhancing Spatial Literacy through ClassPoint-Integrated Geometry Learning: A Quasi-Experimental Study Type
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the efficiency of ClassPoint learning media in improving students' spatial literacy in geometry education. Spatial literacy, which includes imagery, reasoning, and communication skills, is crucial for understanding and solving complex geometric problems. The research employed a quasi-experimental methodology, dividing 52 eleventh-grade students into two groups: one utilizing ClassPoint for the experiment and the other employing conventional methods as the control group. We collected data through pretests and post-tests with instruments devised particularly to assess three characteristics of spatial literacy. The data analysis included t-tests and N-Gain to evaluate the intervention's effectiveness. The results demonstrated that students in the experimental group showed a significant improvement in spatial literacy compared to the control group. The mean score of the experimental group increased from 66.38 to 85.23 following the intervention, with N-Gain scores for vision at 0.84 (high category), reasoning at 0.81 (high category), and communication at 0.70 (medium category). The interactive features of ClassPoint, such as quizzes, polls, and live annotations, improved the learning experience and aided students' understanding of concepts. This study contributes to educational literature by illustrating the effectiveness of the ClassPoint learning medium in improving spatial literacy in geometry education. This study's practical implications suggest utilizing learning tools like ClassPoint in mathematics lessons to create a more innovative, engaging, and relevant educational environment. We expect the results of this study to guide educators and policymakers in developing learning strategies that enhance students' spatial skills development
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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 | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».