Nesne

1: Akademik Başarı Becerileri - Matematik


1: Akademik Başarı Becerileri - Matematik

Öğrencilerinizi yüksek öğrenime hazırlamak için 5 akademik beceri

İngilizce konuşulan bir ülkede yurtdışında okumak, öğrencilerinizin dil becerilerini gerçek dünyadaki durumlarda kullanmaları ve özgüvenlerini artırmaları için harika bir fırsattır. Ancak, yurtdışındaki deneyimlerinden gerçekten faydalanabilmeleri için onları başarıya hazırlamaya nasıl yardımcı olabiliriz?

Bunu yapmanın bir yolu, dil becerilerinin yanı sıra akademik becerilerini de geliştirmektir.


Küçük Matematik Vızıltı

Ebeveynler, güçlü erken matematik becerilerinin, çocuğunuzun sonraki akademik başarısının 1 numaralı öngörücüsü olduğunu, hatta okuma becerilerini bile aştığını biliyor muydunuz?

Sınıf Seviyesinin Üstü’s Lil’ Math Whiz, devrim niteliğinde bir matematik öğretim sistemidir.

Lil’ Math Whiz, K+ öncesi çocuğunuzun akranlarından önce 1-3 matematik notu seviyesini hızla yükseltmesini sağlayacak!

Bu nasıl mümkün olabilir? Devrim niteliğindeki “Small Steps Design”, ileri kavramları genç öğrencilerin çok hızlı bir şekilde, zorlanmadan veya zorluk çekmeden erişebileceği hale getirir.

Lil’ Math Whiz, çocuğunuzu ömür boyu matematik başarısı için hazırlayacak olan matematiğin kavramsal haritasını ortaya koyuyor!

ABD'de şimdiye kadar yapılmış en büyük eğitim müdahale çalışmasında, Lil'in Matematik Vızıltısının en etkili öğretim yolu olduğu kesin olarak kanıtlandı. erken matematik becerileri genç öğrencilere!


Kız ve erkeklerin akademik becerilerindeki boşluk genişliyor, Sats'ı göster

Eğitim Bakanlığı (DfE) tarafından yayınlanan en son temel 2. aşama test sonuçlarına göre, kızlar İngiltere'de ilkokulun sonuna kadar tüm derslerde erkeklerden daha iyi performans göstermeye devam ediyor.

Sats olarak bilinen altıncı sınıfta öğrenciler tarafından alınan ulusal müfredat testlerinden ve değerlendirmelerinden elde edilen sonuçlar, kızların %70'inin matematik, okuma ve yazmada beklenen standartlara ulaştığını, erkekler için ise sadece %60'a ulaştığını ve aradaki farkın 8'den genişlediğini gösterdi. geçen yıl % 10'a bu yıl.

İngiltere genelinde, devlet okullarındaki öğrencilerin %65'i, 2018'e göre %1'lik bir gelişme ile üç derste hükümetin beklenen standartlarına ulaştı.

Cinsiyet farkının genişlemesine, temel olarak, 2018'de %72'den bu yaz %69'a düşen okumada beklenen standarda ulaşan erkek çocuk oranındaki düşüş neden oldu. Matematikte, hem erkekler hem de kızlar %3 arttı, ancak kızlar %79 ile %78 arasında biraz ileride kaldı.

Erkekler için tek parlak nokta, kızların %25'ine kıyasla %29'unun sınıfa ulaşmasıyla hükümetin daha yüksek matematik standardını yakalama oranıydı.

En son Sats sonuçları, uzun yıllardır görülen trendlerin devamıdır. Birleşik Krallık'ta kızlar, ileri matematik temelli dersler dışında sürekli olarak erkeklerden daha iyi performans gösteriyor. En son GCSE sonuçlarında, daha zor sınavların getirilmesine rağmen kızlar daha iyi performans gösterdi.

Dezavantajlı öğrenciler ve sınıf arkadaşları arasındaki performans farkı inatla geniş kalıyor, bu da iki grup arasındaki farkı kapatma çabalarının yavaşladığını veya etkisiz olduğunu gösteriyor.

Okul standartları bakanı Nick Gibb, dezavantajlı öğrenciler ile akranları arasındaki farkın son sekiz yılda azaldığını söylüyor. Fotoğraf: Alastair Johnstone / SWNS.com/The Guardian

Dezavantajlı geçmişe sahip çocukların yaklaşık %51'i matematik, okuma ve yazmada 2018'dekiyle aynı oranda beklenen standartlara ulaşırken, dezavantajlı olmayan öğrencilerin standarda ulaşma oranı %71'e yükseldi. Bu, iki grup arasındaki farkın son üç yılda çok az değişmesine neden olurken, DfE istatistikçileri 2019 için nihai rakamlar yayınlandığında farkın biraz daha genişleyebileceği konusunda uyarıyor.

Ulusal Başöğretmenler Birliği'nin genel sekreteri Paul Whiteman, dezavantajlı ailelerden gelen çocukların on yıllık kemer sıkmanın kurbanları olduğunu söyledi.

"Ardından gelen hükümetler, en çok ihtiyacı olanlara yatırım yapmayı başaramadı ve şimdi sonucu görüyoruz - dezavantajlı öğrenciler ile daha varlıklı ailelerin öğrencileri arasında uzun yıllar boyunca devam eden uzun vadeli bir uçurum" dedi.

“Ancak, tek bir kohortun sonuçlarındaki küçük, yıldan yıla dalgalanmaları çok fazla okuma konusunda çok dikkatli olmamız gerekiyor. Okuma ve yazma söz konusu olduğunda uzun süredir devam eden bir cinsiyet farkı var ki bu kesinlikle bir endişe kaynağı ve öğretmenlerin sürekli olarak çözmeye çalıştığı bir şey.”

Dezavantajlı öğrenciler, son altı yıl içinde ücretsiz okul yemeklerine kayıt yaptıran, yerel bir otorite tarafından bakılan veya daha önce yerel otorite bakımında bulunan çocuklar olarak tanımlanır. 2019'da 2. temel aşamanın sonundaki öğrencilerin %30'u dezavantajlı olarak sınıflandırıldı.

Okul standartları bakanı Nick Gibb, farkın son sekiz yılda gözle görülür şekilde azaldığını söyledi. “Dezavantajlı öğrenciler ve akranları arasındaki başarı farkının 2011'den bu yana önemli ölçüde azalması, 2010'dan beri uygulamaya koyduğumuz reform programının oyun alanını nasıl düzleştirmeye yardımcı olduğunu gösteriyor” dedi.

Sonuçlarda önemli bölgesel farklılıklar vardı ve Londra'daki öğrenciler genellikle İngiltere'nin diğer bölgelerinden daha iyi durumdaydı.

Midlands'daki Dudley'deki erkeklerin yalnızca %53'ü, zengin Richmond-upon-Thames ilçesindeki kızların %83'üne kıyasla üç temel konuda beklenen standartlara ulaştı. Londra'nın Newham ve Tower Hamlets semtlerinde %77 ve %78'in beklenen standartlara ulaştığı kızlar arasında güçlü performanslar görüldü.

DfE'nin rakamları, farklı okul türleri arasında kazanım açısından çok az farklılık gösterdi. Yerel yetkililer tarafından yürütülen okullar - İngiltere'deki tüm eyalet ilköğretim okullarının yaklaşık üçte ikisi - akademiler ve ücretsiz okullardaki %65'e kıyasla okuma, yazma ve matematikte beklenen standartlarda %66'ya ulaştı.


1: Akademik Başarı Becerileri - Matematik

EVANSTON, Ill. --- Kapsamında eşi görülmemiş bir eğitim araştırması, anaokuluna ilköğretim matematik ve okuma becerileriyle başlayan çocukların, sosyal veya duygusal sorunları olsun ya da olmasın, daha sonra akademik başarı elde etme olasılığının en yüksek olduğunu ortaya koyuyor.

Northwestern Üniversitesi araştırmacısı Greg Duncan, "Daha sonraki akademik başarıyı tahmin etmede en önemli faktörün çocukların okula erken matematik ve okuryazarlık kavramlarına hakim olarak başlaması olduğunu görüyoruz" dedi. Dikkatle ilgili beceriler, daha mütevazı olsa da, tutarlı bir şekilde başarıyı da öngörür.

Ancak araştırmacıları en çok şaşırtan şey, sosyal ve duygusal davranışlar ile daha sonraki akademik öğrenmeler arasında görünen ilişki eksikliğidir - kızlar için olduğu kadar erkekler için de ve varlıklı ailelerin çocukları için olduğu kadar varlıklı ailelerin çocukları için de geçerli olan bir ilişki eksikliği.

Araştırmanın baş yazarı Duncan, "Saldırgan veya yıkıcı davranışlarda bulunan veya arkadaş edinmede güçlük çeken çocuklar, okula akademik becerilerle gelmeleri koşuluyla, daha iyi davranan veya sosyal olarak daha uyumlu sınıf arkadaşları kadar öğrenmeye devam ediyor" dedi. "Davranışlarının diğer çocukların başarısını etkileyip etkilemediğini bilmiyoruz."

Gelişim Psikolojisinin Kasım sayısında yer alan çalışmanın bulguları, Amerika Birleşik Devletleri, Kanada ve İngiltere'deki 35.000'den fazla okul öncesi çocuktan elde edilen mevcut verilerin analizine dayanmaktadır.

Northwestern Üniversitesi'nden Tarry Eğitim ve Sosyal Bilimler Profesörü Duncan, "Erken matematik becerilerinin - sayılar, sayı düzeni ve diğer temel matematik kavramları bilgisi ile okula başlamanın - büyük önemi, çalışmadan çıkan bulmacalardan biri" dedi. Politika ve Politika Araştırma Enstitüsü'nde Fakülte Üyesi.

IQ, aile geliri, cinsiyet, mizaç, önceki eğitim deneyimi türü ve çocukların tek veya iki ebeveynli ailelerden gelip gelmediğini kontrol eden çalışma, okula girişte erken matematik kavramlarına hakim olmanın gelecekteki akademik başarının en güçlü yordayıcısı olduğunu buldu. .

Duncan, "Erken matematik becerilerine hakim olmak, yalnızca gelecekteki matematik başarısını değil, aynı zamanda gelecekteki okuma başarısını da tahmin eder." Dedi. "Ve bunu tıpkı erken okuryazarlık kelime bilgisi, harfler ve fonetik konusunda daha sonraki okuma başarısını öngörmesi kadar güvenilir bir şekilde yapıyor." Tam tersi - matematik başarısını öngören okuma becerileri - tutmaz.

Çalışmanın erken dönem akademik ve dikkat becerilerinin önemine ilişkin sonuçları, erken dönem matematik ve okuryazarlık uzmanlarından oluşan uzman panellerin önerileriyle tutarlıdır. Çalışmanın yazarları müfredata bakmadı.

Duncan, "Kesinlikle okul öncesi programların oyunu terk etmesini ve sıkıcı 'talim ve uygulama' müfredatı dayatmasını önermiyoruz." Dedi. "Çocukların gelişimsel ihtiyaçları göz önünde bulundurularak tasarlanan oyun temelli müfredat, ilgi çekici ve eğlenceli yollarla akademik ve dikkat becerilerinin gelişimini teşvik edebilir."

Altı boylamsal çalışma kullanarak, "Okula Hazırlık ve Daha Sonra Başarı" yazarları, bir çocuk okula başladığında (yaklaşık 5 yaşında) okula hazırlık becerilerini ve davranışlarını ölçtü ve daha sonraki akademik başarı için 7 ila 14 yaşları arasında ölçüldü.

Çalışmaya destek, Ulusal Bilim Vakıfları tarafından finanse edilen Gelişimsel Bilim Merkezi olan Michigan Üniversitesi'ndeki Çocuklardan Yetişkinliğe Yolların Analizi Merkezi'nden geldi.


Araştırma gösteriyor ki

Aşağıdakiler gibi araştırmalar, Amerika Birleşik Devletleri'nde matematik eğitiminin yeterliliği konusunda endişeleri artırdı.

  • 2015 yılında, Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA), Amerika Birleşik Devletleri'ndeki 15 yaşındaki öğrencilerin matematik okuryazarlığını, yani matematiği farklı bağlamlarda ifade etme, uygulama ve yorumlama becerisini diğer endüstrileşmiş öğrencilerle karşılaştırdı. ülkeler. 69 ülke arasında ABD 36. sırada yer aldı.
    (Kastberg, Chan ve Murray, 2016)
  • 2015 yılında, Uluslararası Matematik ve Bilim Araştırmasında Trendler (TIMSS), Amerika Birleşik Devletleri'ndeki 8. sınıf öğrencilerinin matematik yeterliliğinde Singapur, Kore Cumhuriyeti, Çin, Japonya, Kazakistan, Rusya Federasyonu ve Kanada'daki öğrencilerden daha iyi performans gösterdiğini belirtti. , ve İrlanda.
    (Provasnik, Malley, Stephens, Landeros, Perkins, & Tang, 2016)
  • Ulusal Eğitimde İlerleme Değerlendirmesi (NAEP) her yıl Amerika Birleşik Devletleri'ndeki 4., 8. ve 12. sınıf öğrencilerine matematik başarı testleri uygular. Öğrenci performansı, sınıf düzeyinde beklenen bilgi ve becerileri ne derece edindiklerini gösterir. Sonuçlar dört seviyeden biri olarak kategorize edilir: Temel Altında (küçük ustalık), Temel (kısmi ustalık), Yeterli (ustalık) ve İleri (ustalığın ötesinde). 2017 yılı 4. ve 8. sınıf sonuçları aşağıdaki tabloda gösterilmektedir. 12. sınıf verileri 2015 yılına aittir, çünkü 2017 verileri henüz mevcut değildir.

Bu çubuk grafik, 4. ve 8. sınıflar için 2017 Ulusal Eğitimde İlerleme Değerlendirmesi (NAEP) matematik başarı testinin sonuçlarını ve 12. sınıf için 2015 verilerini göstermektedir. Tablo, biri 4. sınıf sonuçları, biri 8. sınıf sonuçları ve sonuncusu 12. sınıf sonuçları için olmak üzere üç sütuna bölünmüştür ve her sütun iki satıra bölünmüştür. Üst sıra "Öğrenciler Yeterli ve İleri Düzey" olarak etiketlenirken, alt sıra "Öğrenciler Temel ve Temelin Altında Amp" olarak etiketlenir.

Test sonuçları, sınava girenlerin üç kategorisi için görüntülenir: "Tüm Öğrenciler", "Engelli Öğrenciler" ve "İÖÖ". “Tüm Öğrenciler” çubukları su rengindedir. “Engelli Öğrenciler” çubukları şeftali rengindedir. Son olarak, “ELL” çubukları sarıdır.

4. sınıf sütununda, "Tüm Öğrenciler", Proficient & Advanced aralığında %40 ve Basic & Under Basic aralığında %60'tır. “Engelli Öğrenciler”, Proficient & Advanced'de %17 ve Basic & Under'da %83'tür. Benzer şekilde, "ELL'ler", Proficient & Advanced'de %15 ve Basic & Below'da %85'tir.

8. sınıf sütununda, "Tüm Öğrenciler", Proficient & Advanced aralığında %34 ve Basic & Under Basic aralığında %66'dır. “Engelli Öğrenciler”, Proficient & Advanced'de %9 ve Basic & below'da %91'dir. Son olarak, “ELL'ler” Proficient & Advanced'de %6 ve Basic & Below'da %94'tür.

12. sınıf sütununda, "Tüm Öğrenciler", Proficient & Advanced aralığında %25 ve Basic & Under Basic aralığında %75'tir. “Engelli Öğrenciler”, Proficient & Advanced'de %3 ve Basic & Under'da %97'dir. Son olarak, “ELL'ler” Proficient & Advanced'de %6 ve Basic & Below'da %94'tür.

Bu Veriler Neyi Belirtiyor?

NAEP sınavı, sınıf düzeyi için önemli sayılan bilgi ve becerileri öğrenen öğrencilerin en az “Proficient” düzeyinde puan almaları için tasarlanmıştır. Bununla birlikte, NAEP verileri, öğrencilerin çoğunluğunun "Temel Altında" ve "Temel" seviyelerde performans gösterdiğini ve bu da çok az ila kısmen ustalık olduğunu göstermektedir. Ve elbette, bu ustalık eksikliği, başarı için matematiksel kavramların ve prosedürlerin temel bir anlayışının gerekli olduğu sonraki sınıf seviyelerinde muhtemelen yeni engeller yaratacaktır. Erken sınıflarda temel matematik becerilerine hakim olmayan öğrenciler, okulda ilerledikçe daha da geride kalacaklardır.

Tüm bunları göz önünde bulundurarak, yukarıdaki tablodaki verilere bir kez daha bakın. 4. sınıf öğrencilerinin çoğunun (%60) henüz beklenen matematik bilgi ve becerilerinde ustalaşmadığını unutmayın; bu oran 12. sınıftaki öğrenciler için daha da yüksektir (%75). Sonuçlar, hem engelli öğrenciler hem de İngilizce öğrenenler (ELL'ler) için daha da kötü.

Bu modülün amacı, bazı öğrencilerin neden matematikle mücadele ettiğini ve öğretmenlerin öğrencilerine sınıfta başarılı olmak için önemli ölçüde iyileştirilmiş bir şans vermek için hangi adımları atabileceklerini keşfetmektir.


Yapı taşları ve uzayın dili

Çocuğunuzun bloklarını veya Lego'larını bir daha temizlediğinizde, şunu unutmayın: matematik beyinlerini inşa ediyorlar. Blok oyunu yoluyla uzamsal becerileri artırmanın birçok çalışmada faydalı olduğu kanıtlanmıştır. Örneğin, okul öncesi yıllarda bir çocuğun LEGO oyununun karmaşıklığı, lisede daha yüksek matematik başarısı ile ilişkilidir.

Okul öncesi çocukları daire, kare, üçgen ve dikdörtgen gibi geometrik şekillere maruz bırakmak, görsel okuryazarlık denilen bir beceri geliştirmelerine yardımcı olur. Araştırmacılar Clements ve Sarama bir çalışmada, şekilleri ve uzamsal becerileri öğrenen çocukların matematik ve yazmaya hazır olmada belirgin faydalar gösterdiğini ve hatta IQ puanlarını artırdığını keşfettiler. (İlgili: Okul öncesi çocuğunuzun şekillerini ve uzamsal becerilerinizi nasıl öğretirsiniz.)

Clements, ebeveynleri ve öğretmenleri çocuklara “uzayın dili” dediği şeyi öğretmeye çağırıyor – ön, arka, arka, üst, alt, üst, alt, son, ilk, sonraki, geri, içeri, açık, derin, sığ, üçgen, kare, köşe, kenar vb. Stanford Graduate School of Education'da eski dekan olan Stipek, “Çocuğunuza resimli bir kitap okurken konumu ve mekansal temsili işaretleyin. Ebeveyn eğitimcisi Nancy Gnass, "Ağaç arabanın arkasında" ve "çatı bir üçgendir" deyin. "Bir okul öncesi çocuğun bu göreceli terimleri anlamasına yardımcı olmak bir matematik kelime dersinden daha fazlasıdır, diyor. Bir çocuğun anaokulu öğrencilerine yaygın olarak verilen uzamsal yönergeleri takip etmesi zordur - mavi çizginin arkasında durun, blokları alt rafa koyun, bu sessiz bir köşedir - eğer arka, alt veya köşenin ne anlama geldiğini bilmiyorsa, diyor. Çocuğunuzu, okula başladıktan sonra düzenli olarak uyması beklenen yönlü bir dile hazırlamak, yanlış anlamaları ve kasıtlı olarak yönergeleri takip etmemek yerine anlamamak gibi algılanan davranış sorunlarını önleyebilir, diyor.


Teorik çerçeve

Öğrenci başarısını etkileyen akademik uyum

Yükseköğretimde öğrenci başarısı üzerine yapılan araştırmaların zengin bir geçmişi vardır. Tinto'nun (1993) ve Astin'in (1999) geleneksel teorileri, Tinto'nun öğrenci yıpranması teorisinin akademik, sosyal ve kurumsal entegrasyon ve hedef bağlılığını içerdiği ve Astin'in öğrenci gelişim teorisinin öğrenci katılımı etrafında döndüğü öğrenci ve kurum arasındaki etkileşime odaklanır. öğrencinin akademik deneyime adadığı enerji olarak tanımlamaktadır (Astin 1999). Ortak zemin, bir öğrencinin yüksek öğrenime belirli kişisel özelliklerle girmesidir, örn. yeni eğitim ortamıyla etkileşimde değişen ve hatta meydan okunabilecek kişilik, motivasyon, çalışma becerileri. Öğretim görevlileri ve diğer öğrencilerle olumlu etkileşimler kurma ve öğrenme içeriğinin artan karmaşıklığı ve niceliği ile başa çıkabilme gibi bu yeni ortamla başarılı etkileşim, daha sonra bir öğrencinin ilk yıl deneyiminden memnun olup olmadığını ve öğrencinin ilk yıl deneyiminden memnun olup olmadığını belirler. ya da iyi notlar alır, derslerini geçer ve ikinci sınıfa devam eder (Astin 1999 Pascarella ve Terenzini 2005 Sevinç ve Gizir 2014). Birinci sınıf öğrencisi ile üniversite ortamının akademik özellikleri ve talepleri arasındaki başarılı etkileşim, akademik uyum yapısı ile özetlenebilir. Önceki literatür, yüksek öğretimde başarıyı (Aspelmeier ve diğerleri 2012 Rienties ve diğerleri 2012 Wintre ve diğerleri 2011) ve kalıcılığı (Kennedy ve diğerleri 2000 Kuh ve diğerleri 2006) tahmin etmede akademik uyumun önemli rolünü tutarlı bir şekilde göstermiştir. Hatta bazı araştırmalar, arka plan değişkenlerinin başarı üzerindeki etkilerinin, bir aracı olarak ayarlama ile dolaylı olduğunu bildirmiştir (Kamphorst ve diğerleri, 2012 Petersen ve diğerleri. 2009). Ayrıca, akademik uyum, ortaokul genel not ortalamasının ötesindeki başarıdaki varyansı açıkladı (McKenzie ve Schweitzer 2001). Lowe ve Cook (2003), üniversite öğrencilerinin %20 ila %30'unun yüksek öğrenime uyum sağlamakta önemli ölçüde zorluk yaşadığını ve bunun da önemli bir kısmının okulu bırakmasına veya düşük performans göstermesine yol açtığını tespit etmiştir. Bu faktörler, öğrenci başarısını araştırırken akademik uyumu önemli bir kavram haline getirmektedir.

Öğrenci başarısı ve akademik uyum arasındaki ilişki

Akademik uyumun birinci yıl başarısının bir korelasyonu olarak yukarıda bahsedilen önemi nedeniyle, uyumu hangi değişkenlerin etkilediğini bilmek faydalıdır. Robbins ve ark. (2004), akademik başarıyı açıklarken motivasyonel faktörleri ve çalışma becerilerini birleştirmenin önemini vurgularken, Kennedy ve ark. (2000), çok dar bir değişken aralığı kullanmaya karşı uyardı. Uyumlamayı açıklamak için bu düşünce çizgisini takip ettik ve uyum ve başarıya ilişkin daha bütünleştirici bir görüş elde etmek için modelimize farklı motivasyonel ve davranışsal faktörleri dahil ettik.

Başarı ve uyumun motivasyonel bağıntıları

İçsel motivasyon

Akademik başarıya ilişkin meta-analizler, motivasyon ve başarı arasında tutarlı bir ilişki olduğunu göstermiştir (Richardson ve ark. 2012 Robbins ve ark. 2004). Diğer çalışmalar, motivasyon faktörleri ve uyum arasındaki bağlantıyı araştırdı. Örneğin, Lynch (2006) ve Petersen ve ark. (2009), içsel motivasyon ve uyum arasında pozitif bir bağlantı olduğunu bildirmiştir. Baker ve Siryk (1984), başarı motivasyonunun akademik uyum ile ilişkili olduğunu göstermiştir. Ayrıca Baker (2004), motivasyon eksikliğinin üniversiteye uyum eksikliği ile ilişkili olduğunu göstermiştir. Bu bulgulardan ve belirli bir konuyu çalışmak için içsel olarak motive olan öğrencilerin bu konuyu inceleme fırsatı buldukları bir eğitim ortamına daha kolay adapte olacakları beklentisinden sonra, içsel motivasyonun doğrudan ve dolaylı bir etkisinin olmasını bekledik. ayarlama yoluyla başarı.

Akademik öz yeterlilik

Robbins ve diğerlerinin (2004) meta-analizine göre, akademik öz-yeterlik, GPA'nın bilişsel olmayan en güçlü korelasyonudur. Öz-yeterlik, bir kişinin belirli bir durumda yeterli performans gösterme yeteneği algısıdır (Bandura 1997). Üniversite bağlamında akademik öz-yeterlik, öğrencinin üniversite ortamında yeterli performans gösterebileceğine dair güvenini ifade eder. Akademik öz-yeterlik, başarının önemli bir korelasyonu olmasının yanı sıra, öğrenmede çaba ve azim, öz düzenleme, zorlu durumlarda daha az stres ve yeni öğrenme durumlarına daha iyi uyum sağlama ile ilgilidir (Chemers ve ark. 2001). McKenzie ve Schweitzer (2001), üniversiteye giriş puanının bir yordayıcı olarak kullanıldığı bir modele akademik entegrasyon ve öz-yeterlik eklendiğinde, genel not ortalamasının tahmininin %12 oranında arttığını bulmuşlardır. De Clercq ve ark. Çeşitli yordayıcıları hesaba katan kapsayıcı bir yaklaşım kullanan (2013) da öz yeterliliğin üniversitedeki ilk yılın sonunda genel not ortalamasının en güçlü yordayıcılarından biri olduğunu bildirmiştir. Kalıcılığı bir sonuç ölçüsü olarak araştırırken, Kennedy ve ark. (2000) 1 yıl sonra eğitimine devam eden öğrenciler ile devam etmeyen öğrenciler arasında öz-yeterlik açısından bir fark bulamamışlardır. Yine de öz yeterliliğin kalıcılığı etkileyebileceğine dair bazı kanıtlar var, çünkü Willcoxson ve ark. (2011) akademik öz-yeterliğin tam tersi olan akademik güven eksikliğinin öğrencilerin çalışmalarını yarıda bırakmalarına neden olduğunu bulmuşlardır. Akademik öz-yeterlik ve uyum arasındaki ilişkiyi inceleyen birçok çalışma, öz-yeterliğin veya karşılaştırılabilir akademik özgüven kavramının uyumu olumlu yönde etkilediğini göstermiştir (Chemers ve ark. 2001 Martin ve ark. 1999). Bu bulgu, Bandura'nın (1997) yeterlik düzeyi yüksek kişilerin zorluklar karşısında daha fazla sebat gösterdiğini belirten öz-yeterlik kuramı ile açıklanabilir. Orta öğretimden üniversiteye geçiş böyle bir zorluktur. Ayrıca Aspelmeier ve ark. Benlik saygısı ve iç kontrol odağının birinci sınıf öğrencilerinin akademik uyumu üzerinde olumlu bir etkisi olduğunu bulan (2012) akademik öz-yeterliğin uyum ile ilgili gelecekteki araştırmalarda dikkate alınması gereken önemli bir faktör olduğunu öne sürmüştür. Bu nedenle, akademik öz yeterliliğin başarıyı hem doğrudan hem de uyum yoluyla etkilediğini varsaydık.

Lisans programı memnuniyeti

Üniversite başarısını açıklayan modeller, lisans programı memnuniyetini motivasyon ve öz yeterlilikten daha az içerse de, özellikle Hollanda'da ve Almanya ve Almanya gibi diğer birçok Avrupa ülkesinde, kalıcılığı tahmin etmek için çok önemli olabilir (Suhre ve diğerleri 2007 Yorke ve Longden 2007). Üniversiteye giren öğrencilerin hemen belirli bir ana dalda başladığı Belçika. Programdan memnun olmamak okulu bırakmanın en önemli belirleyicilerinden biridir (De Buck 2009 Wartenbergh ve Van den Broek 2008). Ayrıca, memnuniyet başarı ile ilgilidir Suhre ve ark. (2007) daha memnun olan öğrencilerin daha fazla kredi aldığını göstermiştir. Lisans programı memnuniyeti ve akademik uyum arasındaki ilişkiyi araştıran hiçbir araştırma bilmiyoruz, ancak memnun olan öğrencilerin akademik taleplerle daha iyi başa çıkabilmelerini bekliyoruz. Öğrencilerin seçtikleri lisans programına özel birkaç dersle hemen başladıkları programın ilk birkaç haftasında, öğrenciler programın neleri içerdiğine dair iyi bir fikir edinirler ve programın beklentilerini ne ölçüde karşıladığını ve programın ne kadarını karşıladığını yargılayabilirler. programdan ne kadar memnun olduklarıdır. Bununla birlikte, diğer şeylerin yanı sıra yeni bir öğrenme yöntemine, daha fazla bağımsızlığa ve daha hızlı bir öğrenme hızına uyum sağlamayı içeren tüm ilk yıl deneyimine uyum, daha uzun süren bir süreçtir. Buradaki mantık, öğrenciler seçtikleri programdan memnun kaldıklarında akademik olarak uyum sağlama sürecinin daha kolay olabileceğidir. Aksine, bu diploma programının ilgi alanlarına uygun olup olmadığı konusunda şüpheleri olan öğrenciler, bu programa devam edip etmeme konusunda ikilemde kalabilirler ve bu da üniversiteye uyum sürecini olumsuz etkileyebilir. Programla ilgili şüpheleri, tamamen üniversiteye ait olma şüphelerine dönüşebilir. Dolayısıyla, lisans programı memnuniyetinin akademik uyum, başarı ve sebatla ilişkili olmasını bekliyorduk.

Başarı ve uyumun davranışsal korelasyonu

Kendi kendini düzenleyen çalışma davranışı

Motivasyon, üniversitede başarılı olmak için önemli ancak yetersiz bir koşuldur. Robbins et al. (2004), başarıyı öngören modellere psikososyal değişkenlerle birlikte çalışma becerilerini dahil etmenin önemli olduğu sonucuna varmıştır. Öz düzenleme, öğrencilerin kendi çalışma davranışlarını düzenlemeleri gereken üniversite ortamında özellikle önemli bir beceridir. Ayrıca bağımsız yaşayan öğrencilerin akademik taleplerle yarışan birçok kişisel ve sosyal talepleri olabilir. Bu noktada davranış düzenlemesi çok önemli hale gelmektedir. Pintrich'e (2004) göre davranış düzenleme, kişinin kendi davranışını kontrol etme girişimlerine atıfta bulunan öz düzenlemenin bir parçasıdır. Akademik çevredeki önemli davranış düzenleme faaliyetleri - veya kendi kendini düzenleyen çalışma davranışı - çaba düzenleme, zaman yönetimi ve çevre yönetimidir. Çaba düzenlemesi, bir derste başarılı olmak amacıyla çabanın tahsisini ve yoğunluğunu kontrol etme yeteneğini ifade eder zaman yönetimi, çalışmak için programlar yapmak ve farklı faaliyetler için zaman ayırmak gibi faaliyetleri içerir ve çevre yönetimi, en uygun fiziksel koşulları bulmakla ilgilidir. çeldiricilerden (örneğin sosyal medyadan [Jacobsen ve Forste 2011]) veya insanlardan (Pintrich 2004) kaçınmak gibi bir öğrenme ortamı için. Çaba, zaman ve çevre düzenlemesi genellikle başarı ile bağlantılı çalışma becerileri arasındadır (Burlison ve diğerleri 2009 Lynch 2006). Motive Edilmiş Öğrenme Stratejileri Anketinin (MSLQ) bir meta-analizi, MSLQ'da yer alan tüm öğrenme stratejilerinin, çaba düzenlemesi ve zaman ve çalışma ortamı yönetiminin, GPA'yı tahmin etmek için en yüksek gözlemlenen geçerliliklere sahip olduğunu bile göstermiştir (Credé ve Phillips 2011). Ayrıca Wintre ve ark. (2011), ortaokul not ortalamasını yüksek öğrenimin ilk yılında sürdüren birinci sınıf öğrencilerinin, not ortalaması düşenlere göre daha iyi zaman yönetimi becerilerine sahip olduklarını ve Hurtado ve ark. (2007), öğrencilerin zaman yönetimi becerilerinin akademik uyumun önemli bir yordayıcısı olduğunu bulmuşlardır. Üniversite öğretim üyelerinin beklentilerinin aksine, birinci sınıf öğrencileri genellikle üniversite ortamının talep ettiği öz düzenleme becerilerine sahip değillerdir, çünkü orta öğretimdeki yapılandırılmış ve denetimli duruma alışmışlardır (Cook ve Leckey 1999). Bu düzenleyici beceri eksikliği, üniversite Abott-Chapman ve diğerlerinde uyum sorunlarına neden olabilir. (1992), yetersiz çalışma becerilerine sahip öğrencilerin akademik uyum sorunları riski altında olduğunu göstermiştir. Bu nedenle, kendi kendini düzenleyen çalışma davranışının uyum ve başarıyı etkilemesini bekledik.

Başarı ve uyumun bir göstergesi olarak önceki başarı

Birçok araştırma, geçmiş başarının üniversite başarısının bir yordayıcısı olduğunu göstermiştir (Bowles ve diğerleri 2014 McKenzie ve Schweitzer 2001 Richardson ve diğerleri 2012 Robbins ve diğerleri 2004 Suhre ve diğerleri 2007). Bununla birlikte, geçmiş başarının (yani ortaokul not ortalamasının) üniversitedeki akademik uyumu da etkileyip etkilemediği belirsizdir. Ortaöğretimde daha yüksek puan alan öğrencilerin akademik taleplerle başa çıkmak için daha donanımlı olacaklarını ve böylece üniversiteye daha kolay uyum sağlayacaklarını beklemek mantıklı görünmektedir (Baker ve Siryk 1989 Kaczmarek ve diğerleri 1990). Bununla birlikte, Wouters ve ark. (2011), orta öğretimde başarı ile yüksek öğretimde akademik uyum arasında bir ilişki bulamamıştır, bu nedenle ortaöğretim not ortalamasından üniversitede uyum için bir yol beklenip beklenmediğini sorguladık.

Kavramsal model

Şekil 1, akademik uyumu etkileyen motivasyonel ve davranışsal faktörlerin kavramsal modelinin ve öğrenci başarısının üç ölçüsünün şematik bir temsilini sunar. İçsel motivasyon, akademik öz-yeterlik, öz-düzenli çalışma davranışı ve lisans programı seçiminden duyulan memnuniyetin akademik uyumla ve ayrıca öğrenci başarısı, genel not ortalaması, krediler ve devam etme niyeti ölçümleriyle ilgili olmasını bekliyorduk.

Akademik uyumu ve öğrenci başarı sonuçlarını etkileyen motivasyonel ve davranışsal faktörlerin kavramsal modeli

Eğitim bağlamı

Bu çalışmada ilgili olan Hollanda orta ve yüksek öğretim sisteminin iki özelliği vardır. Birincisi, Hollanda'da, diğer birçok Avrupa ülkesinde olduğu gibi, orta öğretim sistemi farklıdır: 7. sınıftan itibaren öğrenciler, yeteneklerine uygun bir orta öğretim düzeyine katılırlar. Üniversite öncesi eğitim, mevcut üç seviyenin en yükseğidir ve üniversite öncesi hibelerden mezun olmak, bir araştırma üniversitesindeki bir lisans programına erişim sağlar. Bazı programlar için, üniversite öncesi eğitimde belirli konu alımı gibi ek gereksinimler söz konusudur, ancak genel olarak başvuru süreci, örneğin ABD'deki kadar yoğun değildir. İkincisi, Avrupa'da da oldukça yaygın olan, üniversiteye giren öğrenciler, başlamadan önce okudukları lisans programını seçerler.


Arkadaşına Telefon Et. veya Öğretmen

Kahraman Resimleri / Getty Images

Öğrenciler, bir meydan okuma problemine veya kavramına takılıp hüsrana uğramak yerine, uygun olduğunda yardım aramaya teşvik edilmelidir. Bazen öğrenciler bir ödev için sadece biraz daha fazla açıklamaya ihtiyaç duyarlar, bu yüzden anlamadıklarında konuşmaları onlar için önemlidir.

Öğrencinin matematikte yetenekli iyi bir arkadaşı olsun ya da ebeveyninin bir öğretmen tutması gereksin, genç bir öğrencinin yardıma ihtiyaç duyduğu noktayı fark edip sonra onu almak, o çocuğun matematik öğrencisi olarak başarısı için çok önemlidir.

Çoğu insan bazen yardıma ihtiyaç duyar, ancak öğrenciler bu ihtiyacın çok uzun sürmesine izin verirlerse, matematiğin yalnızca daha sinir bozucu hale geleceğini keşfedeceklerdir. Öğretmenler ve veliler, bu hayal kırıklığının, öğrencilerine ulaşarak ve bir arkadaş veya öğretmenin takip edebilecekleri bir hızda kavram boyunca onlara rehberlik etmesini sağlayarak, öğrencilerinin tam potansiyellerine ulaşmalarını engellemesine izin vermemelidir.


Matematik

İstatistiklere Giriş için Öğrenme Desteği, aşağıdakileri içerecek bir eş koşullu derstir: 1) İstatistiklere Giriş - MAT 118'de başarı için gerekli olan temel istatistiksel kavramlar 2) Üniversite başarısı becerileri 3) Öğrencilerin duyuşsal ihtiyaçlarını karşılamak için tasarlanmış etkinlikler/ödevler. Not: MAT 018 kredi eşdeğeri bir derstir. Eşdeğer krediler, derece şartlarını karşılamaz ve öğrencinin not ortalamasında hesaplanmaz, ancak öğrenim ücretine tabidir ve tam zamanlı/yarı zamanlı statüsüne sayılır. Eşkoşul: MAT 118 Önkoşul: Yerleştirme seviyesi 1 (bakınız DCC Matematik Yerleştirme Tablosu).

Kredi: 3
Tip: Ders
Departman: Matematik ve Bilgisayar Bilimleri

Bu kurs için tüm bölümler: Yaz 2021 Güz 2021

MAT 094: CEBİRE GİRİŞ

Bu ders Desteklenen Orta Düzey Cebir (MAT 098) alan öğrenciler için tasarlanmıştır. The topics will support the concepts studied in MAT 098 as well as develop essential skills needed to be successful in MAT 098. Topics covered include operations with exponents, integers, fractions, and decimals scientific notation polynomials solving equations an introduction to functions and linear functions. College success skills imparted in the course include how to use the technology platforms associated with the Introduction to Algebra and Supported Intermediate Algebra courses, self-advocacy, goal setting, planning, time management, mindset, and math study skills. NOTE: MAT 094 is a credit-equivalent course. Equivalent credits do not satisfy degree requirements and are not calculated in a student's grade point average, but they do incur tuition charges and they do count towards full-time/part-time status. Prerequisite: Placement level 1 (see DCC Math Placement Table) Corequisite: MAT 098 Supported Intermediate Algebra. Students enrolled in MAT 094 Introduction to Algebra must also be enrolled in MAT 098.

Credits: 2
Type: Ders
Attributes: Remedial Math, OER
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 098: SUPPORTED INTERMEDIATE ALGEBRA

MAT 098 is intended for students who must bring their mathematics proficiency to the level necessary for entrance into MAT 110, MAT 184, or MAT 107. This course cannot be used to satisfy the mathematics requirement of the Associate in Arts degree program. MAT 109 will fulfill the mathematics requirement for many student in Associate of Arts degree programs. Topics include: Graphing Functions Linear Functions Exponential Functions Quadratic Functions Factoring Solving Equations symbolically, graphically and numerically and an introduction to Systems of Linear Equations. The TI-83, or TI-83 Plus, or TI-84, or TI-84 Plus is required. NOTE: MAT 098 is a credit-equivalent course. Equivalent credits do not satisfy degree requirements and are not calculated in a student's grade point average, but they do incur tuition charges and they do count towards full-time/part-time status. Prerequisite: Placement level 1 (see DCC Math Placement Table) Corequisite: MAT 094 Introduction to Algebra. Students enrolled in MAT 098 Supported Intermediate Algebra must also be enrolled in MAT 094.

Credits: 3
Type: Ders
Attributes: Remedial Math, OER
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 099: INTERMEDIATE ALGEBRA

MAT099 is intended for students who must bring their mathematics proficiency to the level necessary for entrance into MAT110, 184, or 107. This course cannot be used to satisfy the mathematics requirement of the Associate in Art degree program. MAT109 will fulfill the mathematics requirement for many students in Associate of Arts degree programs. Topics include: Functions, Linear Functions, Quadratic Functions, Exponential Functions, Solving Equations symbolically and graphically and numerically, Systems of Linear Equations, Factoring and Graphing. The TI-83, or TI-83 Plus, or TI-84 or TI-84 Plus is required. Prerequisite: Placement level 2 (see DCC Math Placement Table)

Credits: 3
Type: Online, Lecture
Attributes: Remedial Math, Remedial, OER
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 107: MATHEMATICS FOR ELEM TEACHERS

This course meets the Math requirement for students who are enrolled in the Liberal Arts and Sciences: Education, Early Childhood Education (Birth - Grade 2) and Childhood Education (Grade 1-6) dual certification with SUNY New Paltz, A.S. degree program and who plan to transfer to SUNY New Paltz. The emphasis is on problem-solving as it relates to the number system. Probability and statistics are also introduced. Prerequisites: Placement level 3 (see Math Placement Table) OR DCC Intermediate Algebra with C or higher, OR MAT 131 with C or higher.

Credits: 3
Type: Online, Lecture
Attributes: Elective
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 109: SURVEY OF MATHEMATICS

Upon completion of this course students will have demonstrated the quantitative reasoning skills necessary for non-technical careers. Students will demonstrate this utilizing multimedia technology. The skills they will be able to demonstrate include the ability to understand and interpret mathematical meaning in various applied contexts, geometry as it relates to basic polygons and triangles, elementary probability and statistics, personal finance, and various historical and social implications of mathematics. Student are required to learn and demonstrate their understanding of MS Excel.

Credits: 3
Type: Online, Lecture
Attributes: SUNY Gen Ed Appendix A, Elective, OER, Initial College-level Math
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 110: COLLEGE ALGEBRA

This course satisfies the SUNY General Education mathematics requirement and is the prerequisite for Business Calculus (MAT210). Topics include applications of linear, reciprocal, exponential, logarithmic, power, and quadratic functions composition and inverses of functions systems of equations regression and piecewise equations. Students will solve equations both algebraically and graphically. Use of the one of the following graphing calculators will be required: TI-83, 83 Plus, 84 or 84 Plus. Not for students who intend to take MAT185, 221, 222 or 223. Prerequisites: Placement level 3 (see DCC Math Placement Table), OR DCC Intermediate Algebra with C or higher, OR MAT 131 with C or higher.

Credits: 3
Type: Online, Lecture
Attributes: SUNY Gen Ed Appendix A, Elective, OER, Initial College-level Math
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 117: GEOM FOR ELEM SCHL TEACHRS II

This course is a requirement for students in Early Childhood Education (Birth-Grade 2) and Childhood Education (Grade 1-6) programs. It emphasizes background information for the teaching of elementary school geometry. Topics include spacial visualization, measurement, coordinate geometry, similarity and congruence, and transformational geometry. Students learn mathematical theory and application, and experience the role of elementary school students through a variety of classroom activities and demonstrations. Prerequisite: MAT 107 with a grade of C or better

Credits: 3
Type: Ders
Attributes: SUNY Gen Ed Appendix A
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 118: ELEMENTARY STATISTICS

Satisfies the mathematics requirement of the Associate in Arts degree program. Basic statistical procedures are developed. Topics include descriptive statistics, hypothesis testing, and confidence intervals and regression using both simulation and a theory-based approach. Technology will be used regularly throughout the course. Prerequisites: Placement level 2 (see DCC Math Placement Table) OR ENG 101 placement level or higher.

Credits: 3
Type: Online, Lecture
Attributes: SUNY Gen Ed Appendix A, Elective, OER, Initial College-level Math
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 131: TECHNICAL MATHEMATICS I

This course satisfies the math requirement for the Applied Academic Certificate in ACR. It is designed for those students who need to improve their math proficiency for entrance into MAT 132. Topics include: review of operations on whole numbers, fractions, and decimals operations using signed numbers exponents and roots scientific notation unit analysis percentage algebraic expressions factoring linear equations literal equations geometry of the triangle, circle and regular polygons measurement conversions and introduction to basic trigonometry. Use of a scientific calculator is required.

Credits: 3
Type: Ders
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 132: TECHNICAL MATHEMATICS II

This course satisfies the mathematics requirement for students in ARC, CNS, FIR and FTP. Students enrolled in the above curricula may receive credit for MAT 132 or MAT 110, but not both. Topics include a review of right triangle trigonometry, law of sines and cosines, vectors, factoring, literal, fractional and quadratic equations and applications. Use of a scientific calculator is required. Prerequisites: Placement level 3 (see DCC Math Placement Table), OR MAT 131 with C or higher.

Credits: 3
Type: Ders
Attributes: SUNY Gen Ed Appendix A
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 184: ALGEBRA & TRIG FOR PRECALCULUS

Satisfies the mathematics requirement of the Associate in Arts degree program, and is intended to prepare students for MAT185 (Precalculus). Topics include equations and inequalities, graphing techniques, analysis of a variety of functions, and triangle trigonometry including the Laws of Sines and Cosines. Prerequisites: Placement level 3 (see DCC Math Placement Table), OR MAT 099 with a C or higher.

Credits: 3
Type: Online, Lecture
Attributes: SUNY Gen Ed Appendix A, Elective, OER, Initial College-level Math
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 185: PRECALCULUS

This course is intended primarily for students planning to take calculus. Topics include a study of functions, specifically: linear, polynomial, rational, trigonometric, exponential, logarithmic, and inverse functions. Modeling and data analysis techniques are also employed. Conceptual understanding is emphasized and algebraic skills are reinforced throughout the course Prerequisites: Placement level 4 (see DCC Math Placement Table), OR MAT 184 with C or higher, or MAT 132 with C or higher, OR MAT 110 with A- or higher.

Credits: 4
Type: Online, Lecture
Attributes: SUNY Gen Ed Appendix A, Elective, OER
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 186: INTRODUCTION TO DATA SCIENCE

This course introduces the basic ideas and techniques of data science including: exploratory data analysis experimental design and sampling relationships between one and several variables including single and multiple regression and two way tables sampling distributions inferential statistics for means, proportions, and regression coefficients simple ANOVA. The course includes a computer component using the software package R. Prerequisite: Placement level 4 (see DCC Math Placement Table) or MAT 184 with a grade of C or better.

Credits: 4
Type: Online, Lecture
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 210: CALCULUS W/ BUS APPLICATIONS

A survey of the basic concepts and operations of calculus with business and management applications. Designed for students in the Business Administration Transfer program and should not be taken by mathematics and science majors. Students will use Microsoft Excel extensively throughout the course. No previous knowledge of Excel is required. Prerequisite: Placement level 4 (see DCC Math Placement Table), or DCC MAT 110 with C or higher, or MAT 184 with C or higher, or MAT 132 with C or higher.

Credits: 4
Type: Ders
Attributes: SUNY Gen Ed Appendix A
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 214: DISCRETE MATH USING PROOFS

Intended primarily for students in the CPS, EDM, or LAM curriculum. Students will be introduced to mathematical reasoning and proof techniques through topics in discrete mathematics. The topics selected for this course will be from areas of logic, set theory, combinatorics, number theory and functions. Direct and indirect proof methods will be covered along with the technique of mathematical induction. Prerequisite: MAT 221 with a C or better.

Credits: 3
Type: Ders
Attributes: SUNY Gen Ed Appendix A, Elective
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 215: INTRO TO LINEAR ALGEBRA

A basic introduction to linear algebra. Topics include vector spaces, systems of linear equations, matrices and determinants and linear transformations. Required for prospective mathematics majors. Prerequisite: MAT 222 with a grade of C or better.

Credits: 3
Type: Ders
Attributes: SUNY Gen Ed Appendix A, Elective
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 221: CALCULUS I

This course is the first of a three-semester sequence developing calculus for the student majoring in engineering, mathematics, or the sciences. Topics include the derivative, limits, continuity, differentiability, the definite integral, the Fundamental Theorem of Calculus, techniques of differentiation (including for transcendental functions), applications of differentiation, mathematical modeling and computer applications. Prerequisites: MAT 185 with a grade of at least C, OR high school precalculus with a grade of at least 70, OR permission of the department.

Credits: 4
Type: Online, Lecture
Attributes: SUNY Gen Ed Appendix A, Elective
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 222: CALCULUS II

This course is the second of a three-semester sequence developing calculus for the student majoring in engineering, mathematics or the sciences. Topics include the Fundamental Theorems of calculus, definite and indefinite integrals, techniques of integration, improper integrals, applications of integration, sequences, series and Taylor series, differential equations, mathematical modeling and computer applications. Prerequisite: MAT 221 with a grade of C or better, or permission of the department.

Credits: 4
Type: Ders
Attributes: SUNY Gen Ed Appendix A, Elective
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 223: CALCULUS III

A continuation of MAT 222. Topics include vectors in the plane, solid analytic geometry, functions of several variables, partial differentiation, multiple integration, line integrals and vector fields, and Green's Theorem. Use of appropriate technology is required. Prerequisite: MAT 222 with a grade of C or better or advanced placement with the permission of the department.

Credits: 4
Type: Ders
Attributes: SUNY Gen Ed Appendix A, Elective
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 224: DIFFERENTIAL EQUATIONS

An introductory course in differential equations for students in mathematics, engineering and the sciences. Topics include the theory, solution and estimation of first and second order differential equations, systems of differential equations, the Laplace transform, and applications of differential equations. Pre- or corequisite: MAT 223

Credits: 4
Type: Ders
Attributes: SUNY Gen Ed Appendix A, Elective
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 230: PROBABILITY AND STATISTICS

This course is an introduction to probability theory intended for students in mathematics. Topics include general probability rules Bayes' Theorem discrete and continuous random variables discrete and continuous probability distributions The Law of Large Numbers and The Central Limit Theorem. Prerequisite: MAT 222 with a grade of C or better.

Credits: 3
Type: Online, Lecture
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 271: SPECIAL STUDY PROJECT I

A special learning experience designed by one or more students with the cooperation and approval of a faculty member. Proposed study plans require departmental approval. Projects may be based on reading, research, community service, work experience, or other activities that advance the student's knowledge and competence in the field of mathematics or related areas. The student's time commitment to the project will be approximately 35-50 hours.

Credits: 1
Type: Lecture, Independent Study
Attributes: Elective
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 272: SPECIAL STUDY PROJECT II

Similar to MAT 271, except that the student's time commitment to the project will be approximately 70-90 hours.

Credits: 2
Type: Lecture, Independent Study
Attributes: Elective
Department: Math & Computer Science

All sections for this course: Summer 2021 Fall 2021

MAT 273: SPECIAL STUDY PROJECT III

Similar to MAT 271, except that the student's time commitment to the project will be approximately 105-135 hours.

Credits: 3
Type: Lecture, Independent Study
Attributes: Elective
Department: Math & Computer Science


Videoyu izle: Başarının 12 Sihirli Anahtarı. Şerif Kaynar. TEDxBahcesehirUniversity (Ekim 2021).