MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017163284
■00520250211152648
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798383638491
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31486296
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a371
■1001  ▼aWang,  Xuran.
■24510▼aMethodological  Approaches  in  Exploring  Textbook  Structures
■260    ▼a[Sl]▼bMichigan  State  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a138  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-02,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Schmidt,  William  H.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Michigan  State  University,  2024.
■520    ▼aThis  study  addresses  a  significant  gap  in  educational  research  by  employing  statistical  methods  to  measure  the  sequencing  of  different  components  and  content  topics  in  textbooks.  It  is  well-documented  that  the  structure  and  sequencing  features  of  textbooks  play  a  crucial  role  in  enhancing  students'  learning.  However,  existing  literature  has  predominantly  relied  on  visual  approaches  to  analyze  and  compare  the  sequencing  of  textbook  materials-a  method  that  has  been  in  use  for  over  two  decades-with  few  studies  employing  statistical  methods.  This  reliance  on  visual  methods  highlights  a  noticeable  lack  of  statistical  analyses  in  this  area.  Without  quantitative  indicators,  the  relationship  between  textbook  sequencing  features  and  students'  academic  performance  cannot  be  effectively  studied.To  advance  the  field,  this  research  included  31  Algebra  textbooks  used  in  9th  grade  across  the  U.S.  and  coded  their  content,  supporting  and  motivational  materials.  The  content  coding  was  based  on  the  Mathematics  Curriculum  Document  Analysis  content  framework  published  in  2022.  The  coding  for  supporting  and  motivational  materials  in  the  textbooks  was  primarily  based  on  motivation  theories,  reasoning  demands  of  today's  society  on  students,  and  indications  of  the  use  of  the  Common  Core  State  Standards  in  the  textbooks.Two  approaches  were  developed:  visual  mapping  and  statistical  measurement,  to  analyze  and  compare  the  sequencing  of  three  major  components  (Mathematics  Topics,  Motivational  Materials,  Mathematics  Reasoning)  and  content  topics.  Chapter  4  provides  a  detailed  explanation  of  the  methods  used  in  this  study.  The  visual  mappings  offer  clear  representations  of  how  content  topics  and  motivational  materials  are  distributed  throughout  the  textbooks,  revealing  varied  patterns  across  different  textbooks,  as  discussed  in  Chapter  5.However,  these  observations  rely  on  visual  inspection  rather  than  quantitative  analysis.  Chapters  6  and  7  present  the  statistical  measurements  using  Markov  chain  techniques  and  model-based  approach,  showcasing  the  sequencing  features  of  the  three  major  components  and  content  topics  separately.  By  doing  so,  the  differences  in  textbook  structures  were  measured  through  quantitative  indicators,  describing  pattern  similarities  and  differences  in  students'  learning  opportunities.This  study  moves  beyond  graphical  analysis,  offering  a  deeper  understanding  of  textbook  organization.  More  importantly,  it  provides  quantitative  indicators  for  future  data  analysis,  enabling  researchers  to  explore  the  relationship  between  sequencing  features  and  academic  outcomes.  Chapter  8  provides  an  example  of  how  to  use  these  indicators  in  practice.  This  research  has  the  potential  to  inform  educators,  curriculum  developers,  and  policymakers  about  the  effective  ways  to  organize  textbook  content  to  enhance  learning  opportunities  and  improve  educational  outcomes  for  students.  A  full  discussion  is  presented  in  Chapter  9.
■590    ▼aSchool  code:  0128.
■650  4▼aEducational  tests  &  measurements
■650  4▼aMathematics  education
■650  4▼aEducational  psychology
■653    ▼aMarkov  chain  analysis
■653    ▼aModel-based  measurement
■653    ▼aOpportunity  to  learn
■653    ▼aStatistical  measurements
■653    ▼aTextbook  analysis
■653    ▼aVisualization
■690    ▼a0288
■690    ▼a0280
■690    ▼a0525
■71020▼aMichigan  State  University▼bMeasurement  and  Quantitative  Methods  -  Doctor  of  Philosophy.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-02A.
■790    ▼a0128
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17163284▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books