DEVELOPMENT OF LEARNING ACTIVITIES USING MATHEMATICAL MODELING FROM REAL-LIFE SITUATIONS TO PROMOTE METACOGNITION OF PRATHOMSUKSA 3 STUDENTS

Authors

  • Kanwara Pragosantang Rajabhat Mahasarakham University
  • Ramnaree Nontapa Rajabhat Mahasarakham University, Thailand

Keywords:

Metacognition levels, Mathematical Modeling, Mathematical Modeling ability from real-life situations

Abstract

The purposes of this research were to 1) develop learning activities using mathematical modeling from real-life situations on the topic of Money and Income-Expense Records for Prathomsuksa 3 students to meet the efficiency criteria of 70/70, 2) study students' metacognition levels, and 3) study their mathematical modeling abilities. The sample consisted of 41 Prathomsuksa 3/5 students, selected through cluster sampling. Research instruments included 10 lesson plans utilizing mathematical modeling based on real life situations, a self-report questionnaire, a mathematical modeling ability test and a semi-structured interview form. Data were analyzed using percentages, means, standard deviations, written task analysis and analytical description.

The results revealed that 1) The learning activities had an efficiency of 76.19/79.82, higher than the established 70/70 criteria, consisted of 4 steps: exploring and understanding the problem situation, applying mathematical knowledge or processes, comparing and verifying with real data and interpreting the meaning and describing or explaining the answer to the problem. 2) Metacognition levels were categorized into high, moderate, and low. Students with a high level accounted for 34.15%, while those with moderate and low levels accounted for 51.22% and 14.63%, respectively. When classified by components, it was found that the majority of the students were at a high level in the aspect of metacognitive knowledge, accounting for 48.78%. In terms of self-regulation and awareness of the thinking process, the majority were at a moderate level, accounting for 43.90% and 48.78%, respectively. 3) The average score for mathematical modeling ability was 3.87 out of 5. Specifically, 44.71% of the students demonstrated ability at Level 4, followed by 34.15% at Level 3 and 21.14% at Level 5, with no students at Levels 0 to 2.

References

กระทรวงศึกษาธิการ. (2560). ตัวชี้วัดและสาระการเรียนรู้แกนกลาง กลุ่มสาระการเรียนรู้คณิตศาสตร์ (ฉบับปรับปรุง พ.ศ. 2560) ตามหลักสูตรแกนกลางการศึกษาขั้นพื้นฐาน พุทธศักราช 2551. กรุงเทพฯ: โรงพิมพ์ชุมนุมสหกรณ์การเกษตรแห่งประเทศไทย.

กมลรัตน์ พลเยี่ยม. (2563). การศึกษาระดับเมตาคอกนิชันของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3 ที่มีความสามารถในการเรียนวิชาคณิตศาสตร์แตกต่างกัน. ใน วิทยานิพนธ์ปริญญา ครุศาสตรมหาบัณฑิต. มหาสารคาม: มหาวิทยาลัยราชภัฏมหาสารคาม.

บุญชม ศรีสะอาด. (2556). การวิจัยเบื้องต้น ฉบับปรับปรุงใหม่. กรุงเทพฯ: สุวีริยาสาส์น.

พิมพันธ์ เดชะคุปต์. (2545). เมตาคอกนิชัน: วิทยาการด้านการคิด. กรุงเทพฯ: บริษัท เดอะมาสเตอร์กรุ๊ป แมเนจเม้นท์ จำกัด.

ภัคภร ใสแจ่ม. (2560). การออกแบบการเรียนรู้เพื่อส่งเสริมการสร้างตัวแบบเชิงคณิตศาสตร์โดยวิธีการใช้โจทย์ปัญหา สำหรับนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 2. ในวิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต. อุบลราชธานี: มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี.

สถาบันส่งเสริมการสอนวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี. (2555). การวัดผลประเมินผลคณิตศาสตร์. กรุงเทพฯ: ซีเอด็ยูเคชั่น.

สำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐาน. (2569). ระบบบริหารจัดการสอบ NT. เรียกใช้เมื่อ 20 พฤษภาคม 2569 จาก https://nt.obec.go.th/NT/ExamWeb/FrPrint AnnounceExams.aspx?gradeCode=P3

อรอุมา ก้านเพ็ชร. (2565). การจัดการเรียนรู้โดยใช้การสร้างตัวแบบเชิงคณิตศาสตร์ เรื่อง พื้นที่ผิวและปริมาตร เพื่อส่งเสริมความสามารถในการสร้างตัวแบบของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3. ใน วิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต. อุบลราชธานี: มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี.

Blum, W. (2011). Can modelling be taught and learnt? Some answers from empirical research. In Kaiser G., Blum W., Borromeo Ferri R., & Stillman G. (Eds.), Trends in Teaching and Learning of Mathematical Modelling, 15-30.

Blum, W. and Niss, M. (1991). Applied mathematical problem solving, modelling, applications, and links to other subjects-State, trends and issues in mathematics instruction. Educational Studies in Mathematics, 22(1), 37–68.

Chan, C.M.E. (2009). Mathematical Modelling as Problem Solving for Children in the Singapore Mathematics Classrooms. Journal of Science and Mathematics Education Southeast Asia, 32(1), 36-61.

Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring : A new area of cognitive developmental inquiry. American Psychologist, 34, 906-911.

Gatabi, A. R. and Abdolahpour, K. (2013). Investigating Students’ Modeling Competency through Grade, Gender, and Location, In Proceedings of the 8th Congress of the European Society for Research in Mathematics Education CERME. P.1070-1077. Türkiye: Middle East Technical University.

Lesh, R. and Doerr, H. M. (2003). Beyond Constructivism, Models and Modeling Perspectives on Mathematics Problem Solving, Learning, and Teaching. Mathematical Thinking and Learning, 35(6).

National Council of Teachers of Mathematics (NCTM). (2000). Principles and standards of school mathematics. Reston, VA: National Council of Teachers of Mathematics.

Santoso, F. E. et al. (2019). Metacognitive Level Analysis of High School Students in Mathematical Problem-Solving Skill. American Journal of Educational Research, 7(12), 919-924.

Schoenfeld, A. H. (1992). Learning to think mathematically: Problem solving, metacognition, and sense making in mathematics. Macmillan, Editors: Grouws, D.A., 334-370.

Downloads

Published

2026-10-30