Mathematical learning in many developing nations is below average due to which students face difficulties in solving the equations and problems of mathematics as a result of limited understanding of the main concepts and reliance upon intuition as well as memorization. This study is focused on analyzing the effectiveness of senior graders’ education based on the development of mathematical intuition and logic in the context of Kazakhstan’s educational system. The quantitative research method and primary data sources were used for this research with a 147 sample size, which was selected by using a random strategy of sampling. With the use of IBM SPSS STATISTICS for data analysis, it was concluded that mathematical intuition and logic have a positive influence on the effectiveness of a student’s education. Effective strategies, such as rote learning instructions, problem-based learning, RME approach, mathematical reasoning, etc., are essential for enhancing the capabilities of studies in learning mathematics. It is found that there is a significant and positive association between student effectiveness and the logical reasoning abilities of students. Additionally, a positive and moderate relationship is noticed between the critical thinking of students, problem-solving abilities of students, and student effectiveness. Nevertheless, the main limitation of this study is that with small sample size, the findings of the study cannot be generalized; therefore, a large sample size would increase the reliability of the results in the future research. However, in the context of Kazakhstan, this study potentially contributes to the existing literature by presenting conclusive findings in the context of mathematical logic and intuition and student effectiveness.
12 June 2018 in «System analysis and applied information science»
Основное преимущество применения информационных технологий в образовании, заключающееся в ускорении и упрощении обмена информацией, одновременно является его недостатком, поскольку порождает проблему плагиата. Целью данной работы является разработка программного обеспечения для проверки текста на уникальность в системах управления обучением. Для достижения указанной цели необходимо решить круг задач, связанных с выбором метода определения плагиата, его алгоритмизацией и программной реализацией. В работе рассматриваются методы шинглов, супершинглов, сигнатурные методы, векторные модели представления текста, а также кластерный анализ текстовой информации. Авторами предлагается модификация векторной модели для повышения точности определения схожих документов за счет формирования N-списка каждого документа отдельно. Вследствие этого будет происходить попарное сравнение документов и формирование образа одного документа относительно N-списка другого. Таким образом, в i-й строку матрицы схожести будут записываться коэффициенты схожести всех рассматриваемых документов относительно i-го документа. Предлагаемая модификация также позволит ускорить процесс вычислений, поскольку отсутствует необходимость искать общие термы для всех документов. Для анализа большого количества работ обучающихся с целью проверки их на плагиат авторы предлагают использовать кластерный подход. Его применение показало, что время определения дубликатов для одного документа и для всех документов, входящих в выборку, одинаковое. Т. е. за один и тот же промежуток времени можно получить все варианты одинаковых работ обучающихся. Таким образом, применение кластерного анализа текстовой информации при определении плагиата ощутимо экономит как время преподавателя, так и вычислительные ресурсы. Программная реализация предлагаемых алгоритмов выполнена в виде веб-сервиса на языке Java.
1 April 2024 in International Journal of Evaluation and Research in Education (IJERE)
Mathematics learning (ML) is a fundamental aspect of education that lays the groundwork for various academic disciplines and practical applications. Understanding the factors that propel ML is crucial for optimizing educational outcomes. This quantitative empirical study investigates the impact of logical reasoning (LR), critical thinking (CT), information technology (IT), and distance learning (DL) on ML. The study employs structural equation modeling (SEM) using SmartPLS 4 for data analysis and hypothesis testing. The findings reveal that LR, CT, IT, and DL positively influence ML. The results highlight the importance of fostering LR, CT, and the integration of IT in mathematics education. This study contributes to the existing body of knowledge by providing insights into the factors that promote effective ML. These findings have implications for educators, policymakers, and curriculum developers, aiding in the design of instructional strategies and the integration of technology to enhance ML outcomes.