I nte rna t io na l J o urna l o f   E v a lua t io n a nd   Resea rc h in Ed uca t io n ( I J E RE )   Vo l.   9 ,   No .   2 J u n e   2020 ,   p p .   448 ~ 4 5 5   I SS N:  2 2 5 2 - 8822 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / ij er e . v9 i 2 . 2 0 4 4 5          448       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ere. ia esco r e. co m   Co nfir m a tory  f a c tor a na ly sis  so siom a the m a tics nor m  a m o ng   junior hig h sc ho o l studen t       Sri A di Wi do do 1 ,   T ur m u di 2 ,   J a rna w i A f g a ni Da hla n 3 ,   E s t i H a rini 4 ,   F it ria   Su lis t y o w a t i 5   1, 4, 5 De p a rtm e n o f   M a th e m a ti c s E d u c a ti o n ,   U n iv e rsitas   S a rjan a w i y a ta T a m a n sis w a ,   In d o n e sia   2, 3 De p a rtm e n o f   M a th e m a ti c s E d u c a ti o n ,   Un iv e rsitas   P e n d i d ik a n   I n d o n e sia ,   In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   1 3 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   A p r   2 ,   2 0 20   A cc ep ted   Ma y   3 ,   2 0 20       T h e   p u rp o se   o f   t h is  stu d y   wa s   to   c o n f irm   th e   f a c to rs  th a in f lu e n c e     th e   so c i o m a th e m a ti c n o rm .   T h e   m e th o d   u se d   in   t h is  re se a rc h   is   t h e   e x   p o st  f a c to .   T h e   su b jec ts  in   th is  stu d y   w e re   se v e n th - g ra d e   ju n i o h i g h   sc h o o l   stu d e n ts  i n   th e   c it y   o f   Yo g y a k a rta ,   In d o n e sia   ( 2 6 4   st u d e n ts )   tak e n   b y   c lu ste r   ra n d o m   sa m p li n g .   T h e   in stru m e n u se d   w a a   so c io m a th e m a ti c n o rm   o b se rv a ti o n   sh e e c o n sistin g   o f   f o u r   f a c to rs  a re   (1 )   t h e   e x p e rien c e   o m a th e m a ti c s ,   (2 th e   e x p lan a ti o n   o f   th e   m a th e m a ti c s,  (3 m a th e m a ti c a l   d if fe re n c e s,   (4 m a th e m a ti c a c o m m u n ica ti o n .   Da ta  a n a ly sis  u sin g   stru c tu ra e q u a ti o n   m o d e ls  w it h   th e   Co n f ir m a to r y   F a c to rs  A n a l y sis.  Th e   re su lt   sh o w e d   th a th e   m o d if ied   p a t h   a n a ly sis  o b tain e d   g o o d n e ss   o f   f it   m o stl y   in     th e   f it   c a teg o r y ,   so   o v e ra ll   t h e   sa m p le  c o v a rian c e   m a tri x   is  th e   sa m e   a s     th e   e stim a ted   c o v a rian c e   m a tri x .   K ey w o r d s :   C o n f ir m a to r y   f ac to r   an al y s is   E x p er ien ce     E x p lan atio n   o f   t h m at h e m ati cs   Ma th e m atica l c o m m u n icatio n   Ma th e m atica l d i f f er e n ce s   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   l ice n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Sri  A d i W id o d o ,     Dep ar t m en t o f   Ma th e m at ics E d u ca tio n ,   Un i v er s ita s   Sar j an a w i y ata  T am an s i s w a,   J l.  B atik an   UH - I I I /1 0 4 3   Yo g y ak ar ta  5 5 1 6 7 I n d o n esia .   E m ail:  s r iad i @ u s tj o g j a. ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   C las s r o o m s   i n   s c h o o ls   ar p ictu r o f   co m m u n i t y   l if o n   s m all  s ca le  [1 2] .   I n   s o cial  lif w i th     h ig h   s o cial  s e n s e,   g o o d   in ter ac tio n   p r o ce s s   m u s o cc u r   b et w ee n   citize n s .   T h in g s   th at  ar n o m u c h   d if f er e n o cc u r   i n   th cla s s r o o m   a n d   th s ch o o e n v ir o n m e n t.  I n   lear n in g   t h at  o cc u r s   i n   th clas s r o o m ,   it  is   ex p ec ted   th at  g o o d   in ter ac tio n   b et w ee n   s t u d e n ts   a n d   teac h er s .   I f   t h i n ter ac tio n   p r o ce s s   is   n o b ased   o n     to ler an ce   b et w ee n   class   m e m b er s ,   th co m m u n icatio n   p r o ce s s   w ill  n o b g o o d .   T h is   i s   b ec au s clas s   r esid en ts   ar al w a y s   s u s p icio u s   o f   o th er   citizen s .   I f   t h is   is   all o w ed   to   h ap p en   co n tin u o u s l y ,   it  ca n   b p r ed icted   th at  s tu d e n ts '   ab ili ties   i n   s o cial  o r   co llab o r atin g   in   th c l ass r o o m   en v ir o n m e n ar n o o p ti m al.   Fo r   th i s   r ea s o n ,   s o cial  i n ter ac tio n s   t h a o cc u r   in   t h clas s r o o m   e n v i r o n m e n m u s b ad ap ted   s o   t h at  cla s s   m e m b er s   h av g o o d   in ter ac ti o n   s k ill s   [3 - 5]   So cial  in ter ac tio n s   th at  o cc u r   in   m at h e m a tics   lear n i n g   ar c lo s el y   r elate d   to   t h n eg o tiat i o n   p r o ce s s   ab o u p r o ce d u r es  f o r   s o lv in g   p r o b lem s ,   esp ec iall y   in   lear n i n g   m at h e m atics  [6 - 8] .   T h n eg o tiatio n   p r o ce s s   th at  o cc u r s   f o r m s   n o r m   o r   p r o ce d u r th at  is   o f ten   r ef er r ed   to   as   s o cio m at h e m ati n o r m s   [9 - 11] .   So   w it h   s o cio m at h e m a tic  n o r m s ,   s o cial  in tel lig e n ce   p o s s e s s ed   b y   ea ch   i n d iv id u al  ca n   b d ev elo p ed .   So cio m ate m at ic   n o r m s   ar clo s el y   r elate d   to   n eg o tiat io n s   ab o u w h at  is   ca lled   p r o b lem - s o lv i n g   p r o ce d u r es,  ab o u p r o b lem - s o lv i n g   p r o ce d u r es  s u ch   as  w h at  is   ac ce p tab le,   ab o u alter n ati v p r o ce d u r es  an d   also   ab o u f o r m u la tin g   ef f ec tiv p r o ce d u r es  [ 1 2 ] .   I n   g e n er al,   s o cio m at h e m atic s   n o r m s   ar s o cial  n o r m s   i n   Ma th e m atics  lear n i n g   [ 1 3 1 4 ] .   I n   th is   r eg ar d ,   Ma th e m at ics  lear n i n g   in   clas s   w ill  b r in g   u p   t w o   n o r m s ,   n a m e l y   t h s o cial  n o r m   it s elf   a n d   th n o r m     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E v al  &   R e s   E d u c .     I SS N:  2252 - 8822       C o n fir ma to r fa cto r   a n a lysi s   s o s io ma th ema tics   n o r a mo n g   ju n io r   h ig h   s ch o o l stu d e n ( S r i A d i W id o d o )   449   o f   s o cio m at h e m atics  [ 1 5 16] .   So cial  n o r m s   t h at  ar i s in   lear n in g   m at h e m a tics   ar n o t   tied   to   th to p ic   co n v e y ed   b y   t h teac h er ,   b u r ath er   e m p h a s ize  h o w   s t u d en t s   s u b m it  g o o d   o p in io n s   a n d   r esp ec th o p in io n s   o f   o th er s .   U n li k th n o r m   o f   s o cio m at h e m a tics ,   alt h o u g h   b o th   ar n o in f l u e n ce d   b y   th to p ic     o f   Ma th e m atics  p r esen ted ,   b u th p r o ce s s   o f   s u b m itti n g   an   o p in io n ,   r esp ec tin g   o p in io n s ,   as  w ell  as     th i n ter ac tio n s   t h at  ar f o r m ed   m u s b n u a n ce d   m ath e m atica ll y . So cio m ate m atic  n o r m s   ar n o r m s   t h a t   r eg u late  s o cial  in ter ac tio n   in   s o lv in g   p r o b lem s   r elate d   to   m a th e m atica p r o b le m s   [9 17 1 8 ] .   So cio m ate m ati c   n o r m s   ar v er y   i m p o r tan to   b ap p lied   in   m at h e m at ics  lear n i n g   b ec au s w i th   th ex is te n ce   o f   s o cio m at h e m a tic  n o r m s   th er ar r u les  th at  m u s b o b ey ed   b y   p ar ticip an ts   i n   in t er ac tin g   w i th   o th er     s tu d e n ts   [ 1 9 20]   s o   th at  a n y o n w h o   w an ts   a n   o p in io n   ca n   r esp ec o th er s .   B esid es,  it  ca n   tr ai n   s t u d en ts   to   w o r k   w i th   o t h er   s tu d e n ts .   T h ex p er ien ce   o f   m at h e m atic s ,   ex p lan atio n s   o f   m ath e m atics,  m a th e m atica d if f er en ce s ,     an d   m at h e m atica co m m u n ica tio n   ca n   f o r m   s o cio m a t h e m ati n o r m s   [9 17 1 8 ] .   Ma th e m a tical  ex p er ien ce   i n   g en er al   th at   t h lear n in g   p r o ce s s   f o r   s t u d en t s   s h o u ld   b d o in g   ma th ,   s o   th e y   n ee d   lo o f   m at h e m a tic al   ex p er ien ce   t h at  ch ild r en   h a v e   b ef o r en ter in g   s c h o o [9 21 22] .   W ith   th ese  e x p er ien ce s ,   s tu d e n ts   h o p to   u n d er s ta n d   t h at  an   af f ir m atio n   o r   ar g u m e n tatio n   m u s al w a y s   h a v r ea s o n   [ 1 7 23] T h m a th e m atica l   ex p lan atio n   is   p r o ce d u r f o r   s o lv in g   m at h e m atica p r o b le m s   [ 2 4 ] .   W ith   th is   m a th e m atica e x p lan atio n ,   s tu d e n ts   ca n   co m m u n icate   e v er y   p r o b lem - s o l v i n g   p r o ce s s   t h at  i s   p r esen ted   i n   t h e   cla s s   [ 1 8 ] .   Ma th e m atica l   d if f er e n ce s   i n   s o cio m at h e m at ics  n o r m s   ar p r o ce s s es   o f   v alu i n g   f r ee d o m   to   e x p lo r alter n ati v m e th o d s ,   s h ar t h eir   th o u g h t s ,   an d   tak th r is k   o f   e x a m in i n g   th e i r   m is co n ce p tio n s   a n d   er r o r s   in   r ea s o n i n g   [ 2 5 ] Ma th e m atica co m m u n icatio n   o f   lear n i n g   m at h e m atics  n ee d s   to   b d ev elo p ed   b ec au s th r o u g h   m a th e m atica l   co m m u n icatio n   s t u d en ts   ca n   o r g an ize  m a th e m atica t h in k i n g   b o th   v er b ally   an d   in   w r it in g   [ 2 6 ] .   I n   ad d itio n   to   m at h e m a tical  co m m u n icatio n ,   s tu d e n ts   ca n   p r o v id ap p r o p r iate  r esp o n s e s   i n   r esp o n s e   to   an   ar g u m en f r o m     f r ie n d   w h o   p r ese n ts   p r o b le m - s o lv i n g   p r o ce d u r [ 2 7 ] R elate d   to   t h i s ,   t h p u r p o s o f   t h is   s t u d y   is     to   co n f ir m   Yac k e l ' s   f o u r   asp ec ts ,   n a m e l y   ex p er ie n ce   o f   m at h e m a tics ,   ex p la n atio n s   o f   m ath e m at ics,   m at h e m a tical  d if f er en ce s ,   an d   m at h e m a tical  co m m u n icatio n   w it h   s o cio m at h e m a tic  n o r m s       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h m et h o d   e m p lo y ed   in   t h i s   r esear ch   is   q u a n ti tativ [ 2 8 29] .   T h s u b j ec ts   in   t h is   s t u d y   w er e     7 th - g r ad j u n io r   h ig h   s ch o o s tu d e n ts   in   J o g j ak ar ta  as  m a n y   as  2 6 4   s tu d en ts   tak e n   u s i n g   c lu s ter   r an d o m   s a m p li n g .   T h is   s t u d y   u s e s   C o n f ir m ato r y   Fa k to r   A n a l y s is   in   d ata  an al y s is   tec h n iq u es  o b tain ed   r elate d   to     th e x p er ien ce   o f   m at h   ( P 1 ) ,   ex p lan at io n   o f   t h m at h e m atics   ( P 2 ) ,   m a th e m atica d if f er en ce s   ( P 3 ) ,   an d   m at h e m a tical  co m m u n ica tio n   ( P4 ) .   T h es f o u r   asp ec ts   ar o b tain ed   b y   u s i n g   th o b s er v atio n   s h ee o f   s o cio m at h e m a tics   n o r m s .   I n   th asp ec o f   th ex p er ien ce   o f   m at h ,   in d icato r s   u s ed   ar ( 1 )   h o w   to   co n tr ib u t e   ac co r d in g l y   a n d   v al u ab le  ( ite m   n u m b er   A 1   a n d   A 2 ) ,   an d   ( 2 )   h o w   to   ca lcu late  ac c u r ate l y ,   ef f icie n tl y ,   an d   eleg an tl y i n   t h asp ec o f   e x p lan atio n   o f   t h m at h e m a tics   ( ite m   n u m b er   A 3   to   A 7 ) .   I n   th e x p lan a tio n   o f     th m ath e m at ics,  t h in d icato r   u s ed   is   h o w   to   ac ce p ar g u m en ts   o r   j u s ti f icatio n s   ( ite m   n u m b er   B 8   to   B 1 2 )   I n   th asp ec o f   m at h e m ati c al  d if f er en ce s ,   th in d icato r s   u s ed   ar ( 1 )   h o w   to   ca lcu late  m ath e m at ical   d if f er e n ce s   ( ite m   n u m b er   C 1 3 ) ,   an d   ( 2 )   id en tify ,   as s es s   s i m ilar itie s ,   d if f er e n ce s   b et w ee n   v ar io u s   s o lu tio n s   ( ite m   n u m b er   C 1 4   to   C   1 6 ) o n   th m at h e m a tical  asp e cts  o f   co m m u n icatio n ,   th i n d icato r s   u s ed   ar in tellect u al  a u to n o m y   ( I te m   n u m b er   D1 7   an d   D1 8 ) ,   h o w   to   m ak s e n s e   ( ite m   n u m b er   1 9 ) ,   h o w   to   ta k e - as - s h ar ed   u n d er lie  co m m u n icatio n   ( I te m   n u m b er   D2 0 )   C o n f ir m a to r y   f ac to r   an al y s i s   in v o lv e s   th s p ec if icatio n   a n d   esti m atio n   o f   o n o r   m o r p u tati v e   m o d el s   o f   f ac to r   s tr u ct u r e,   ea ch   o f   w h ic h   p r o p o s es  s et  o f   laten v ar iab les  ( f ac to r s )   to   ac co u n f o r   co v ar ian ce s   a m o n g   a   s et  o f   o b s er v ed   v ar iab les.  L I S R E L   V I I I   is   u s ed   to   d escr ib alter n a tiv m o d els  a n d   to   test   th f it  o f   ea ch   h y p o t h esiz ed   m o d el  ag a in s t h s a m p le  d ata  [ 3 0 3 1 ] .   M o d el  s p ec if icati o n   is   ac co m p li s h ed   b y   f i x i n g   o r   co n s tr ai n i n g   e le m en ts   i n   t h r ee   m atr ices  th at   ar an alo g o u s   to   t h f ac to r   p atter n   m atr ix ,   f ac to r   co r r el atio n   m atr i x ,   an d   co m m u n alit ies  f r o m   co m m o n   f ac to r   an al y s i s .   Hig h er - o r d er   f ac to r   m o d els     r eq u ir th s p ec if icatio n   o f   an   ad d itio n al  m atr i x   co n t ain i n g   lo ad in g s   o f   th f ir s t - o r d er   f ac to r s   o n     th h i g h er - o r d er   f ac to r s .     I n   th is   s tu d y ,   th an a l y s is   p r o ce ed s   in   th r ee   s tep s .   First,  b as ed   o n   lo g ic,   th eo r y   a n d   p r ev io u s   s t u d ies,   p lau s ib le  alter n ati v m o d els  o f   an   u n d er l y i n g   d ata  s tr u ct u r ar p r o p o s ed .   Usi n g   s e v er al  g o o d n ess - of - f i t   in d ex e s ,   co n f ir m ato r y   f ac to r   an al y s is   is   u s ed   to   co m p ar t h d ata - m o d el  f i an d   e x a m i n th ev id en ce   f o r     h ig h er - o r d er   co n s tr u ct.   On m o d el  is   s elec ted   as  b est  r ep r esen tin g   th u n d er l y in g   f ac to r   s tr u ct u r i n     th s a m p le  d ata.   T h m o d el  u s ed   in   th is   s t u d y   ca n   b s h o w n   in   Fi g u r 1 .   Seco n d ,   co n f ir m at o r y   f ac to r   an al y s i s   is   u s ed   to   ass e s s   t h e   r eliab ilit y   an d   v alid it y   o f   t h f ac to r s   an d   ite m s   i n   t h s elec ted   m o d el.   T h ir d ,   to   c r o s s - v alid ate  th e s r es u lts ,   g o o d n es s - of - f it i n d ex e s   f o r   t h p lau s ib le  alter n ati v m o d els.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2252 - 8822   I n t .   J .   E v al .   &   R es .   E d u c .   Vo l.   9 ,   No .   2 J u n 2 0 2 0 :    4 4 8   -   4 5 5   450       Fig u r 1 .   Mo d el  o f   co n f ir m ato r y   f ac to r   an al y s i s   s o cio m a th e m atic s   n o r m       3.   RE SU L T A ND  D I SCU SS I O N   T h r esu lts   o f   th ca lcu la tio n   o f   th v alid it y   a n d   r eliab ilit y   t est  o f   th f ir s o r d er   C o n f ir m a to r y   Facto r   An al y s i s   u s i n g   t h L i s r el  8 . 7 0   p r o g r a m   o n   ea ch   o b s er v atio n   ite m   to   t h a s p ec o f   s o cio m a t h e m atic  n o r m s   ar e   p r esen ted   in   T ab le   1 .   I n   T ab le   1 ,   test in g   th v alid it y   o f   th f ir s o r d er   C o n f ir m ato r y   Facto r   A n al y s is   m o d el  is   o b tain ed   th at  th s ta n d ar d ized   lo ad in g   f ac to r   in d ex   is   at  least  0 . 7 3 .   A n   ite m   is   c o n s id er ed   v alid   if     s tan d ar d ized   lo ad in g   f ac to r   ab o v 0 . 7 0   is   o b tain ed   f o r   ed u ca tio n al   r esear ch   [ 3 2 ] ,   th s t an d ar d ized   lo ad in g   f ac to r   co ef f icie n b et w ee n   0 . 5 0   to   0 . 6 9   is   s till   ac ce p ta b le  [ 3 3 3 4 ] .   I n   co n n ec tio n   w ith   th is   o p in io n     an d   th r es u lts   o f   t esti n g   th v alid it y   ca n   b d ec id ed   th at  th lo ad in g   f ac to r   u s ed   ca n   b d ec lar ed   v alid .       T ab le  1 .   Valid ity   a n d   r eliab ilit y   test   f ir s t o r d er   co n f ir m ato r y   f ac to r   an al y s i s   V a r i a b l e   L a t e n   M a n i f e st   V a r i a b l e   EL F     N o t e   CR   A V E   D e c i si o n   Ex p e r i e n c e   o f   mat h   A1   0 . 78   0 . 39   V a l i d   0 . 8 1 3   0 . 6 2 3   R e l i a b l e   A2   0 . 79   0 . 37   V a l i d   A3   0 . 81   0 . 35   V a l i d   A4   0 . 81   0 . 35   V a l i d   A5   0 . 73   0 . 47   V a l i d   A6   0 . 82   0 . 33   V a l i d   A7   0 . 78   0 . 39   V a l i d   Ex p l a n a t i o n   o f   t h e   ma t h e mat i c s   B8   0 . 73   0 . 47   V a l i d   0 . 8 3 1   0 . 5 8 3   R e l i a b l e   B9   0 . 83   0 . 31   V a l i d   B 1 0   0 . 73   0 . 47   V a l i d   B 1 1   0 . 72   0 . 47   V a l i d   B 1 2   0 . 80   0 . 35   V a l i d   M a t h e ma t i c a l   d i f f e r e n c e s   C 1 3   0 . 79   0 . 38   V a l i d   0 . 8 3 4   0 . 6 4 6   R e l i a b l e   C 1 4   0 . 74   0 . 45   V a l i d   C 1 5   0 . 87   0 . 25   V a l i d   C 1 6   0 . 81   0 . 35   V a l i d   M a t h e ma t i c a l   c o mm u n i c a t i o n   D 1 7   0 . 74   0 . 45   V a l i d   0 . 7 7 0   0 . 5 8 2   R e l i a b l e   D 1 8   0 . 66   0 . 56   V a l i d   D 1 9   0 . 84   0 . 29   V a l i d   D 2 0   0 . 80   0 . 36   V a l i d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E v al  &   R e s   E d u c .     I SS N:  2252 - 8822       C o n fir ma to r fa cto r   a n a lysi s   s o s io ma th ema tics   n o r a mo n g   ju n io r   h ig h   s ch o o l stu d e n ( S r i A d i W id o d o )   451   I n   T ab le   1 ,   it  w a s   f o u n d   th at  t h in d ex   co n s tr u ct  r eliab ilit y   w a s   0 . 8 1 3   f o r   m at h e m a tical  ex p er ien ce ,   0 . 8 3 1   f o r   m at h e m atica e x p lan a tio n ,   0 . 8 3 4   f o r   m at h e m atica d if f er en ce s ,   an d   0 . 7 7 0   f o r   m at h e m atica l   co m m u n icatio n .   T h ex tr ac ted   v ar ian o b tain ed   0 . 6 2 3   f o r   m a th e m atica ex p er ie n ce ,   0 . 5 8 3   f o r   m ath e m atica l   ex p lan atio n ,   0 . 6 4 4   f o r   m at h e m atica d if f er e n ce s ,   an d   0 . 5 8 2   f o r   m at h e m atica co m m u n ica tio n .   A   f ac to r     o r   asp ec test ed   f o r   r eliab ilit y   h as  at  least  co n s tr u ct  r eliab ilit y   i n d ex   a n d   an   ex tr ac ted   v ar ian o f   0 . 5 0   [ 3 5 ]   I n   co n n ec tio n   w i th   t h is   o p in io n   an d   th r esu lt s   o f   th ca lcu l atio n   o f   r eliab ilit y   in   t h f ir s o r d er ,   C o n f ir m ato r y   Facto r   An al y s i s   o b tain ed   t h at   all  in d icato r s   h a v C r itical  Var iab le  m o r th a n   0 . 5   an d   th av er ag e   v ar ia n ce   ex tr ac ted   m o r t h an   0 . 5 .   T h e s r esu lts   i n d icate   t h at  a s p ec ts   o r   in d icato r s   i n   t h f ir s t   o r d er   C o n f ir m ato r y   Facto r   A n al y s is   ar d ec lar ed   r eliab le.   T h r esu lts   o f   th ca lcu latio n   o f   th v alid it y   te s o f   th s ec o n d - o r d er   C o n f ir m a to r y   Facto r   A n al y s is   m o d el  u s i n g   th L is r el   8 . 7 0   p r o g r am   o n   asp ec ts   o r   in d icato r s   o f   s o cio m at h e m a tics   n o r m s   ar p r esen ted   in   T ab le  2 .   I n   test i n g   t h v al id it y   o f   t h s ec o n d - o r d er   C o n f ir m ato r y   Facto r   A n al y s is   m o d el,   an   ite m   i s   co n s id er ed   v alid   i f   s ta n d ar d ized   lo ad in g   f ac to r   ab o v 0 . 7 0   is   o b tain ed   f o r   ed u ca ti o n al  r esear ch   [ 3 2 ] ,     an d   th s ta n d ar d ized   lo ad in g   f ac to r   co ef f icie n b et w ee n   0 . 5 0   to   0 . 6 9   is   s till   ac ce p tab le  [ 3 3 34] .   T h r esu lts   i n   T ab le   2,   s h o w   th at  m o s ite m s   alr ea d y   h a v s ta n d ar d ized   l o ad in g   f ac to r   o f   0 . 7 0 .   B ased   o n   th ese  r es u lt s all   in d icato r s   o r   asp ec ts   u s ed   ca n   b d ec lar ed   v alid   b ec au s it  h as  s tan d ar d ized   lo ad in g   f ac to r   co ef f icien t     o f   m o r th a n   0 . 7 0 .   I n   r eliab ilit y   te s ti n g ,   co n s tr u ct   r eliab ilit y   is   to   test   t h r eliab ilit y   o f   t h co n s tr u ctio n   o f   an   I n s tr u m e n t   at  least  0 . 5 0 ,   as  w ell  as  t h v a r ian ex tr ac ted   to   test   th r eliab ilit y   o f   th co n s tr u ctio n   o f   an   I n s tr u m en at  least  0 . 5 0   [ 3 5 ] .   T h r esu lts   o f   t h r eliab ili t y   ca lcu la tio n   o n   t h s e co n d - o r d er   C o n f ir m ato r y   Fact o r   A n a l y s is   s h o w n   in   T ab le  4   s h o w   th at  all  a s p ec ts   o r   in d icato r s   h av C r it ical  Var iab le  o f   m o r th a n   0 . 5   an d   th av er ag e   v ar ian ce   e x tr ac ted   is   m o r th a n   0 . 5 .   T h ese  r esu lts   i n d icate   t h at  all  lo ad in g   f ac t o r s   ar d ec lar ed   r eliab le.   A f ter   k n o w i n g   th v alid it y   an d   r eli ab ilit y   o f   t h lo ad in g   f ac to r ,   th n e x s tep   is   to   test   t h m atc h in g   m o d el  o r   g o o d n ess   o f   f i ( GOF) .   T h r esu lt s   o f   t h C o n f ir m ato r y   Facto r   An al y s i s   ca lcu la tio n   u s in g   L is r el  ca n   b s u m m ar ized   as   in   T ab le  3 .       T ab le  2 .   Valid ity   a n d   r eliab ilit y   test   o f   t h s ec o n d   o r d er   co n f ir m ato r y   f ac to r   an al y s is   V a r i a b l e   L a t e n   M a n i f e st   V a r i a b l e   Est i m a si   L o a d i n g   F a c t o r   CR   A V E   Ex p e r i e n c e   o f   mat h   P1   0 . 97   0 . 7 9 9   0 . 6 0 9   Ex p l a n a t i o n   o f   t h e   ma t h e mat i c s   P2   1 . 04   M a t h e m a t i c a l   d i f f e r e n c e s   P3   0 . 92   M a t h e ma t i c a l   c o mm u n i c a t i o n   P4   0 . 98       T ab l e   3 .   Su m m ar y   g o o d n e s s   o f   f i t   G O F   S i z e   Est i m a t i o n   C r i t e r i a   d e c i si o n   S t a t i st i k   2   d f   =   1 6 6   2   =   8 7 6 . 40   0 2 2    2  < 2 3    N o t   f i t   p - v a l u e   0 . 00   0 . 05 1 . 00   0 . 01 < 0 . 05   N o t   f i t   N C P   8 4 6 . 13   mu st   b e   sm a l l   N o t   f i t   R M S EA   0 . 14     0 . 08     = 0 . 05   N o t   f i t   EC V I   4 . 18   M u s t   b e   l e ss t h a n   sat u r a t e d   E C V I   ( 1 . 60)   N o t   f i t   M o d e l   A I C   1 1 0 0 . 13   M u s t   b e   l e ss t h a n   sat u r a t e d   A I C   ( 4 2 0 . 00)   N o t   f i t   M o d e l   C A I C   1 7 8 3 0 . 96   M u s t   b e   l e ss t h a n   sat u r a t e d   C A I C   ( 1 3 8 0 . 9 5 )   N o t   F i t   N F I   0 . 95    > 0 . 90   0 . 80 < 0 . 90   F i t   TLI   o r   N N F I   0 . 95   0 . 80  < 0 . 90   N o t   f i t   P N F I   0 . 83   M u s t   a   b i g   N o t   f i t   C F I   0 . 96    > 0 . 97   0 . 90 <    0 . 97   F i t   I F I   0 . 96    > 0 . 97   0 . 80 <  0 . 97   A c c e p t a b l e   R F I   0 . 94   > 0 . 90   0 . 80 <  0 . 97   F i t   CN   64 . 41   C N   >   2 0 0   N o t   f i t   S R M R   0 . 0 6 0    0 . 05   0 . 01 <  < 0 . 05   N o t   f i t   G F I   0 . 72    > 0 . 90   0 . 80 <  0 . 90   N o t   f i t   A G F I   0 . 65    > 0 . 89   0 . 80 <  0 . 89   N o t   f i t   P G F I   0 . 57   A p p r o a c h i n g   t o   1   N o t   f i t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2252 - 8822   I n t .   J .   E v al .   &   R es .   E d u c .   Vo l.   9 ,   No .   2 J u n 2 0 2 0 :    4 4 8   -   4 5 5   452   B ased   o n   t h r esu lts   o f   th G o o d n ess   o f   Fit   ca lcu latio n   s u m m ar ized   in   T a b le  3 ,   it  a p p ea r s   th at  m o s t   ar in   th ca teg o r y   o f   n o f it,   th C o n f ir m ato r y   Facto r   A n al y s i s   p ath w a y   m o d el  o f   s o cio m a t h e m atic  n o r m s   ca n   b co n clu d ed   as  n o f it.  T h is   m ea n s   th a o v er all  th s a m p l co v ar ian ce   m atr ix   d i f f er s   f r o m   t h esti m ated   co v ar ian ce   m atr ix ,   a n d   C o n f ir m ato r y   Facto r   A n a l y s is   p at h wa y s   s o cio m at h e m at ic  n o r m s   n ee d   to   b a d j u s ted .   Mo d if icatio n s   ar m ad b ased   o n   th s u g g e s tio n s   i n   th s ec tio n   T h Mo d if icatio n   I n d ices   L I S R E L .   T h r esu l ts   o f   th ca lc u la tio n   o f   t h co m p lete  Seco n d - Or d er   C o n f ir m ato r y   Fac to r   A n a l y s is   a n d     T h Mo d if icatio n   I n d ices  L I S R E L   ca n   b s ee n   i n   th ap p e n d ix .   Fo r   t h s ec o n d - o r d er   C o n f ir m ato r y   Fac to r   An al y s i s   m o d el,   m o d if icatio n s   ca n   b d escr ib ed   as  s h o w n   in   Fig u r 2 .   T h r esu lts   o f   th ca lcu lat io n   o f     th v alid it y   o f   th s ec o n d - o r d er   C o n f ir m ato r y   Facto r   A n al y s is   m o d if icatio n   u s i n g   th L is r el  8 . 7 0   p r o g r am   f o r   ea ch   o b s er v atio n   ite m   to   asp ec ts   o r   in d icato r s   o f   s o cio m at h e m atic  n o r m s   ar p r esen ted   i n   T ab le  4 .           Fig u r 2 .   P ath   o f   s ec o n d - o r d er   co n f ir m ato r y   f ac to r   an al y s is   m o d i f icat io n       T ab le  4 .   Valid ity   a n d   r eliab ilit y   test   s ec o n d - o r d er   co n f ir m ato r y   f ac to r   an al y s i s   m o d i f icatio n   V a r i a b l e   L a t e n   MV   EL F     K e t   CR   A V E   D e c i si o n   Ex p e r i e n c e   o f   mat h   A1   0 . 77   0 . 41   V a l i d   0 . 8 1 8   0 . 6 2 2   Re l i a b l e   A2   0 . 79   0 . 37   V a l i d   A3   0 . 79   0 . 38   V a l i d   A4   0 . 81   0 . 35   V a l i d   A5   0 . 75   0 . 40   V a l i d   A6   0 . 82   0 . 33   V a l i d   A7   0 . 79   0 . 37   V a l i d   Ex p l a n a t i o n   o f   t h e   ma t h e mat i c s   B8   0 . 71   0 . 50   V a l i d   0 . 8 1 9   0 . 5 7 0   R e l i a b l e   B9   0 . 82   0 . 32   V a l i d   B 1 0   0 . 7 2   0 . 48   V a l i d   B 1 1   0 . 73   0 . 47   V a l i d   B 1 2   0 . 79   0 . 37   V a l i d   M a t h e ma t i c a l   d i f f e r e n c e s   C 1 3   0 . 80   0 . 36   V a l i d   0 . 8 2 7   0 . 6 3 8   R e l i a b l e   C 1 4   0 . 77   0 . 40   V a l i d   C 1 5   0 . 86   0 . 27   V a l i d   C 1 6   0 . 76   0 . 43   V a l i d   M a t h e ma t i c a l   c o mm u n i c a t i o n   D 1 7   0 . 75   0 . 44   V a l i d   0 . 7 7 1   0 . 5 8 5   R e l i a b l e   D 1 8   0 . 67   0 . 55   V a l i d   D 1 9   0 . 84   0 . 30   V a l i d   D 2 0   0 . 79   0 . 37   V a l i d     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E v al  &   R e s   E d u c .     I SS N:  2252 - 8822       C o n fir ma to r fa cto r   a n a lysi s   s o s io ma th ema tics   n o r a mo n g   ju n io r   h ig h   s ch o o l stu d e n ( S r i A d i W id o d o )   453   T h r esu lts   o f   t h ca lc u latio n   o f   th e   v al id it y   te s o f   t h f ir s o r d er   C o n f ir m ato r y   Facto r   An al y s i s   m o d el   as  a   r es u lt  o f   m o d i f icat io n   u s i n g   t h L is r el   8 . 7 0   p r o g r a m   o n   asp ec ts   o r   in d icato r s   o f   s o cio m at h e m a tics   n o r m s   ar p r esen ted   in   T a b le  5 .   I n   test in g   t h v alid it y   o f   th m o d if ied   f ir s t - o r d er   C o n f ir m ato r y   Facto r   An al y s i s   m o d el,   a n   ite m   is   c o n s id er ed   v alid   i f   s ta n d ar d ized   lo ad in g   is   o b tain ed   f ac t o r s   ab o v 0 . 7 0   f o r   ed u ca tio n al  r esear c h   [ 3 2 ] ,   th s tan d ar d ized   lo ad in g   f ac to r   co ef f icien b et w ee n   0 . 5 0   to   0 . 6 9   is   s ti ll  ac ce p tab le   [ 3 3 34] T h r esu lts   i n   T ab l 5   s h o w   th a m o s ite m s   alr ea d y   h av s ta n d ar d ized   lo a d in g   f ac to r   o f   0 . 7 0 .   B ased   o n   th ese  r esu lts ,   all  in d icato r s   o r   asp ec ts   u s ed   ca n   b d ec lar e d   v alid   b ec au s it  h as  s tan d ar d ized   lo ad in g   f ac to r   co ef f ic ien o f   m o r t h a n   0 . 7 0 .   I n   r eliab ilit y   t esti n g ,   co n s tr u ct  r eliab ili t y   i s   to   test   th r eliab ilit y   o f   th co n s tr u ct io n   o f   a n   I n s tr u m e n at  lea s 0 . 5 0 ,   as  w e l as  th v ar ian e x tr ac ted   to   test   th r eliab ili t y     o f   th co n s tr u ct io n   o f   a n   I n s tr u m e n t a t le a s t 0 . 5 0   [ 3 5 ]       T ab le  5 .   Valid ity   a n d   r eliab ilit y   test   o f   f ir s t o r d er   co n f ir m ato r y   f ac to r   an al y s i s   m o d i f icatio n   V a r i a b l e   l a t e n   M a n i f e st   V a r i a b l e   Est i m a si   L o a d i n g   F a c t o r   CR   A V E   Ex p e r i e n c e   o f   mat h   P1   0 . 99   0 . 7 9 6   0 . 6 0 5   Ex p l a n a t i o n   o f   t h e   ma t h e mat i c s   P2   1 . 04   M a t h e ma t i c a l   d i f f e r e n c e s   P3   0 . 94   M a t h e ma t i c a l   c o mm u n i c a t i o n   P4   0 . 98       T h r esu lts   o f   t h r eliab ilit y   ca lcu latio n   o n   th f ir s o r d er   C o n f ir m a to r y   Facto r   An al y s is   s h o w n   i n   T ab le   5   s h o w   th at  all  asp ec ts   o r   in d icato r s   h av C r itical  V ar iab le  o f   m o r th an   0 . 5   an d   th av er ag v ar ia n ce   ex tr ac ted   is   m o r th a n   0 . 5 .   T h ese  r esu lts   i n d icate   th at  all  lo ad in g   f ac to r s   ar d ec lar ed   r elia b le.   A f ter   k n o w in g   th v alid it y   a n d   r eliab ilit y   o f   t h lo ad in g   f ac to r ,   th n e x s te p   is   to   test   th e   s u itab ilit y   o f   t h m o d if ied   m o d el  o r   Go o d n ess   o f   Fi ( GOF) .   T h r esu lt s   o f   t h ca lcu la tio n   o f   t h C o n f ir m ato r y   Fac to r   An al y s i s   m o d i f ied   u s in g   L is r el  ca n   b s u m m ar ized   as i n   T ab le  6 .       T ab le  6 .   Su m m ar y   g o o d n e s s   o f   f i m o d i f i ca tio n     G O F   V a l u e   Est i m a t i o n   C r i t e r i a   D e c i si o n   S t a t i st i k   2   d f   =   1 1 2   2   =   2 0 0 . 30   0 2 2    2  < 2 3    F i t   p - v a l u e   0 . 00   0 . 05 1 . 00   0 . 01 < 0 . 05   N o t   f i t   N C P   72 . 53   mu st   b e   sm a l l   A c c e p t a b l e   R M S EA   0 . 0 5 0     0 . 08     = 0 . 05   A c c e p t a b l e   EC V I   1 . 45   M u s t   b e   l e ss t h a n   sat u r a t e d   E C V I   ( 1 . 60)   F i t   M o d e l   A I C   3 8 0 . 53   M u s t   b e   l e ss t h a n   sat u r a t e d   A I C   ( 4 2 0 . 00)   F i t   M o d e l   C A I C   1 7 8 3 0 . 96   M u s t   b e   l e ss t h a n   sat u r a t e d   C A I C   ( 1 3 8 0 . 9 5 )   N o t   F i t   N F I   0 . 99    > 0 . 90   0 . 80 < 0 . 90   F i t   TLI   o r   N N F I   0 . 99   0 . 80  < 0 . 90   N o t   f i t   P N F I   0 . 58   M u s t   a   b i g   N o t   f i t   C F I   0 . 99    > 0 . 97   0 . 90 <    0 . 97   F i t   I F I   0 . 99    > 0 . 97   0 . 80 <  0 . 97   F i t   R F I   0 . 98    > 0 . 90   0 . 80 <  0 . 97   F i t   CN   1 9 7 . 60   C N   >   2 0 0   N o t   f i t   S R M R   0 . 0 2 9    0 . 05   0 . 01 <  < 0 . 05   F i t   G F I   0 . 93    > 0 . 90   0 . 80 <  0 . 90   F i t   A G F I   0 . 88    > 0 . 89   0 . 80 <  0 . 89   A c c e p t a b l e   P G F I   0 . 50   A p p r o a c h i n g   t o   1   N o t   f i t       B ased   o n   th r esu lts   o f   th Go o d n ess   o f   Fit   ca lc u latio n   s u m m ar ized   i n   tab le  4 . 3 1 ,   it  ap p ea r s   th at     th n u m b er   o f   f i ts ,   ar e   ac ce p tab le  an d   n o f it .   A   s m all  p ar is   in   t h ca te g o r y   o f   n o f i ( 6   ca teg o r ie s )   s o   th a t   th Seco n d   Or d er   C o n f ir m at o r y   Facto r   A n al y s is   p at h   m o d el  ca n   b co n cl u d ed   f i t.  It   m ea n s   t h at  o v er all    th s a m p le  co v ar ian ce   m atr i x   i s   th s a m as t h est i m a ted   co v ar ian ce   m atr i x .     B ased   o n   th r esu lts   o f   ca lcu l atio n s   u s in g   th Seco n d   Or d er   C o n f i r m ato r y   Facto r   A n al y s is ,   it  w as   f o u n d   t h at  t h co n s tr u ct   p r o p o s ed   in   th i s   s tu d y   w a s   ap p r o p r i ate  ev e n   t h o u g h   t h p r o p o s ed   p ath   w as   n o y et  f it.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2252 - 8822   I n t .   J .   E v al .   &   R es .   E d u c .   Vo l.   9 ,   No .   2 J u n 2 0 2 0 :    4 4 8   -   4 5 5   454   T h is   It   ca n   b e   s ee n   in   th g o o d n ess   o f   f it  ( GOF)   f r o m   t h e   ca lcu latio n   o f   th Seco n d   O r d er   C o n f ir m ato r y   Facto r   A n a l y s is   b ef o r b ein g   m o d if ied .   I ca n   b c o n clu d ed   th at  th co n clu s io n   is   n o f it  as  m a n y   a s   1 4   cr iter ia  o u o f   1 8   p r o p o s ed   cr iter ia.   T h co n d itio n   o f   u n f it  cr iter ia  s h o w s   m o r t h a n   th e   f it  a n d   ac ce p tan ce   cr iter ia.   I n   co n n ec tio n   w ith   t h ese  r esu lt s ,   th Seco n d   Or d er   C o n f ir m a to r y   Facto r   An al y s i s   p ath w a y   n ee d s   to   b m o d if ied   in   th h o p o f   o b tain in g   f it  o r   ac ce p tab le   p ath   s tr u ct u r e.   T h r esu lt  o f   th ca lcu latio n   o f   th e   Seco n d   Or d er   C o n f ir m a to r y   F ac to r   A n al y s i s   m o d i f icatio n   p ath   w as  o b tain ed th at  t h co n clu s io n   w as  n o f it  as  m an y   a s   6   cr iter ia  o u o f   1 8   p r o p o s ed   cr iter ia.   I n   c o n n ec tio n   w i th   th e s r esu l ts ,   th Seco n d   Or d er   C o n f ir m a to r y   Facto r   An al y s i s   m o d i f icat io n   p ath   i s   co n cl u d ed   as a cc ep tab le.   T h ese  r esu lts   i n d icate   t h at  th f o u r   asp ec ts   o f   t h e x p er ien ce   o f   m at h e m atic s ,   ex p lan atio n s     o f   m at h e m atic s ,   m at h e m atic al  d if f er e n ce s a n d   m at h e m a tical  co m m u n icatio n   co n f ir m   th f o r m atio n   o f   s o cio m at h e m a tics   n o r m s   o f   j u n io r   h ig h   s c h o o s tu d e n ts ,   th ese  r es u lts   ar in   li n w i th   th o p in io n s   o f     Yac k el,   et  al  [ 9 ,   1 7 ,   1 8 ] T o   f in d   o u m o s o f   t h s u p p o s ed   in d icato r s   o f   ex p er ien ce   o f   m at h e m atics,   ex p lan atio n s   o f   m ath e m at ics,  m at h e m a tical  d if f er en ce s an d   m a th e m atica l   co m m u n icatio n   o f   s o cio m at h e m a tic  n o r m s ,   ca n   b s ee n   in   T a b le  7 .   T ab le  7   s h o w s   th at  th co ef f icie n o f   th in f l u en ce   o f   m at h e m a tical  ex p er ien ce   o n   s o cio m at h e m atic s   n o r m s   is   0 . 9 9 ,   th co ef f icie n o f   m at h e m at ical  ex p lan atio n   o f   s o cio m at h e m a tics   n o r m s   is   1 . 0 4 ,   Ma th em a tical  co ef f i cien ts   o n   s o cio m a t h e m atic s   n o r m s   ar 0 . 9 0 ,   Ma th e m atica co m m u n icatio n   co ef f icie n o n   s o cio m at h e m a tics   n o r m s   i s   0 . 9 0 .   A ls o ,   it  was  o b tain ed   th at  t h co ef f icie n T   is   g r ea ter   th an   Z   1 . 9 6   s o   th at  th er is   an   in f l u en ce   b et w ee n   th t w o   v ar iab l es   [ 3 2 - 34] .   I n   o th er   w o r d s ,   th s o cio - m ath e m at ica n o r m   is   co n f ir m ed   b y   t h f o u r   p r ed eter m i n ed   in d icato r s ,   a r th ex p er ien ce   o f   m at h ,   th e x p lan atio n   o f   t h m ath e m atics,  m at h e m a tical  d if f er en ce s ,   an d   m a th e m atica l c o m m u n icatio n .       T ab le  7 .   Su m m ar y   o f   t h ef f ec ts   o f   ea ch   i n d icato r   o n   s o cio m atics n o r m s   I n d i c a t o r   C o e f .   v a r i a b l e   R2   T   Z   Ex p e r i e n c e   o f   mat h   0 . 99   0 . 9 8   8 . 01   1 . 96   Ex p l a n a t i o n   o f   t h e   ma t h e mat i c s   1 . 0 4   1 . 0 9   7 . 99   1 . 96   M a t h e ma t i c a l   d i f f e r e n c e s   0 . 9 0   0 . 8 1   7 . 11   1 . 96   M a t h e ma t i c a l   c o mm u n i c a t i o n   0 . 9 8   0 . 95   6 . 93   1 . 96       4.   CO NCLU SI O N   T h f o u r   in d icato r s   n a m el y   th ex p er ien ce   o f   m ath e m atics,  th ex p lan at io n   o f   m ath e m a tics ,   m at h e m a tical  d i f f er e n ce s ,   a n d   m at h e m atica l   co m m u n ic atio n   co n f ir m   t h n o r m   o f   s o cio m at h e m atics .     I n   co n n ec t io n   w it h   t h ese  r es u lts ,   it  ca n   b s u g g ested   t h at  t h o b s er v atio n   s h ee o f   th e x p er ien ce   o f   m at h ,     th ex p la n atio n   o f   t h m at h e m atic s ,   m at h e m a tica d if f er en ce s ,   an d   m ath e m at ical  co m m u n icatio n   ca n   b u s ed   to   m ea s u r th s o cio m a th e m a t ics n o r m s   a m o n g    j u n io r   h ig h   s ch o o l st u d en t s .       ACK NO WL E D G M E NT S     T h au th o r s   w o u ld   li k to   th a n k   th L P DP   f o r   s p o n s o r s h ip   o f   o u r   p u b licatio n s .         RE F E R E NC E S   [1 ]   N.  D.  G ü v e n   a n d   Y.   De d e ,   Ex a m in in g   so c ial  a n d   s o c io m a th e m a t ica n o rm in   d if fe re n c las sro o m   m icro c u lt u re s:  M a th e m a ti c s te a c h e e d u c a ti o n   p e rsp e c ti v e ,   Ku ra m ve   Uy g u la m a d a   Eg it .   B il im. ,   v o l.   1 7 ,   n o .   1 ,   pp.   2 6 5 - 2 9 2 ,   2 0 1 7 ,   [2 ]   S .   A .   W id o d o ,   J.  A .   Da h lan ,   a n d   T u rm u d i,   Ca n   s o c io m a th e m a t ica n o rm b e   d e v e lo p e d   w it h   lea rn in g   m e d ia ? ”    J .   Ph y s.  Co n f.   S e r. ,   v o l .   1 3 1 5 ,   n o .   1 ,   p p .   0 1 2 0 0 5 ,   2 0 1 9 .   [3 ]   F .   W .   T u n g   a n d   Y.  S .   De n g ,   De sig n in g   so c ial  p re se n c e   in   e - lea rn in g   e n v iro n m e n ts:  T e stin g   th e   e ff e c o in tera c ti v it y   o n   c h il d re n ,   In ter a c t .   L e a rn .   E n v iro n .,  v o l.   1 4 ,   n o .   1 ,   p p .   2 5 1 - 2 6 4 ,   2 0 0 6 .   [4 ]   K.  H.  Hu a n g   a n d   Y.   S .   De n g ,   S o c ial  i n tera c ti o n   d e sig n   i n   c u l tu ra c o n tex t:   A   c a se   stu d y   o f   a   tr a d it io n a so c ial   a c ti v it y ,   In t.   J .   De s. ,   v o l.   2 ,   n o .   2 ,   p p .   8 1 - 9 6 ,   2 0 0 8 .   [5 ]   H.  K.  Hv id e   a n d   P .   Ös t b e rg ,   S o c ial  in tera c ti o n   a w o rk ,   J .   fi n a n c .   e c o n .,  v o l.   1 1 7 ,   n o .   3 ,   p p .   6 2 8 - 6 5 2 ,   2 0 1 5 .   [6 ]   A .   M .   P a rtan e n   a n d   R.   Ka a sila,  S o c io m a th e m a ti c a No r m Ne g o ti a ted   in   th e   Disc u ss i o n o f   Two   S m a ll   G ro u p s   In v e stig a ti n g   Ca lcu lu s,”   In t.   J .   S c i.   M a th .   E d u c . ,   v o l.   1 3 ,   n o .   4 ,   p p .   927 9 4 6 ,   2 0 1 5 .   [7 ]   L .   M .   L o p e z   a n d   L .   A ll a l,   S o c io m a th e m a ti c a No rm A n d   T h e   Re g u latio n   o f   P ro b lem   S o lv in g   in   C las sro o m   M icro c u lt u re s,”   In t.   J .   E d u c .   Res . ,   v o l.   4 6 ,   n o .   5 ,   p p .   2 5 2 2 6 5 ,   2 0 0 7 .   [8 ]   E.   Ya c k e a n d   C.   Ra sm u ss e n ,   Be li e f a n d   n o rm in   th e   m a th e m a ti c c las sro o m ,   Beliefs  a   h id d e n   V a r.  M a th .   Ed u c . ,   v o l.   3 1 ,   p p .   3 1 3 3 3 0 ,   2 0 0 3 .   [9 ]   E.   Ya c k e a n d   P .   Co b b ,   S o c io m a th e m a ti c a n o rm s,  a r g u m e n tatio n ,   a n d   a u to n o m y   in   m a th e m a ti c s ,   J .   Res .   M a th .   Ed u c . ,   v o l.   2 7 ,   n o .   4 ,   p p .   4 5 8 4 7 7 ,   1 9 9 6 .   [1 0 ]   M .   M u h a im in ,   Ka rto n o ,   a n d   B.   A st u ti ,   A n   a n a l y sis  o f   so c io m a t h e m a ti c a n o rm o f   e le m e n tar y   s c h o o st u d e n ts  th ro u g h   c o ll a b o ra ti v e   p r o b lem   so lv in g   lea rn in g ,   J .   Prim.   E d u c . ,   v o l.   8 ,   n o .   3 ,   p p .   6 7 7 4 ,   2 0 1 9 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E v al  &   R e s   E d u c .     I SS N:  2252 - 8822       C o n fir ma to r fa cto r   a n a lysi s   s o s io ma th ema tics   n o r a mo n g   ju n io r   h ig h   s ch o o l stu d e n ( S r i A d i W id o d o )   455   [1 1 ]   D.  Ro m a n o ,   P re - se rv ice   e le m e n tary   s c h o o tea c h e rs’  p e rc e p ti o n   o f   re c tan g le,”  In o v .   u   n a sta v i ,   v o l.   3 0 ,   n o .   2 ,     p p .   1 5 8 1 7 1 ,   2 0 1 7 .   [1 2 ]   G .   J.  Ro y ,   J.  M .   T o b ias ,   F .   S a f i,   a n d   J.  K.   Dix o n ,   S u sta in i n g   so c ia a n d   so c i o m a th e m a ti c a n o rm with   p ro s p e c ti v e   e le m e n tar y   tea c h e rs i n   a   m a th e m a ti c s c o n ten t   c o u rse ,   I n v e stig .   M a th .   L e a rn . ,   v o l.   7 ,   n o .   2 ,   p p .   3 3 - 6 4 ,   2 0 1 4 .   [1 3 ]   J.  K.  Dix o n ,   e a l ,   Do   th e y   re a ll y   n e e d   to   ra ise   t h e ir  h a n d s?   Ch a ll e n g in g   a   tra d it i o n a l   so c ial  n o rm   in   a   se c o n d   g ra d e   m a th e m a ti c s c las sro o m ,   T e a c h .   T e a c h .   E d u c . ,   v o l.   2 5 ,   n o .   8 ,   p p .   1 0 6 7 - 1 0 7 6 ,   2 0 0 9 .   [1 4 ]   S .   E.   Ka stb e rg   a n d   R.   S .   F ry e ,   No rm a nd  m a th e m a ti c a p ro f icie n c y ,   T e a c h .   C h il d .   M a th ma ti c s ,   v o l.   2 0 ,   n o .   1 ,     p p .   2 8 - 3 5 ,   2 0 1 3 .   [1 5 ]   S .   M .   Ka n g   a n d   M .   K.  Kim ,   S o c io m a th e m a ti c a n o rm a n d   th e   t e a c h e r’s  m a th e m a ti c a b e li e f A   c a se   stu d y   f ro m     a   Ko re a n   in - se rv ice   e le m e n tar y   te a c h e r,   Eu ra sia   J .   M a th .   S c i .   T e c h n o l.   E d u c . ,   v o l.   1 2 ,   n o .   1 0 ,   2 0 1 6 .   [1 6 ]   R.   I.   I .   P u tri ,   M .   Do lk ,   a n d   Zu lk a rd i,   P r o f e ss io n a d e v e lo p m e n o f   P M RI  tea c h e rs  f o in tr o d u c in g   so c ial  n o rm s,”     J .   M a th .   Ed u c .,  v o l.   6 ,   n o .   1 ,   p p .   1 1 - 1 9 ,   2 0 1 5 .   [1 7 ]   P .   C o b b ,   E.   Ya c k e l,   a n d   T .   W o o d ,   Af fec t   a n d   ma t h e ma ti c a p ro b lem   so lvi n g ,   A ff e c a n d   M a th e m a ti c a P r o b lem   S o lv in g ,   D.  B .   M c L e o d   a n d   V .   M .   A d a m s,  Ed s.  Ne w   Yo rk S p rin g e r - V e rlag ,   p p .   1 1 7 1 4 8 1 9 8 9 .   [1 8 ]   E.   Ya c k e l,   P .   C o b b ,   a n d   T .   W o o d ,   S m a ll - g ro u p   in tera c ti o n a a   so u rc e   o f   lea rn in g   o p p o r tu n it ies   i n   se c o n d - gr a d e   m a th e m a ti c s ,   J .   Res .   M a th .   Ed u c . ,   v o l.   2 2 ,   n o .   5 ,   p p .   3 9 0 - 4 0 8 ,   1 9 9 1 .   [1 9 ]   I.   Biza ,   E .   Na rd i ,   a n d   G .   Jo e l,   B a lan c in g   c las sro o m   m a n a g e m e n w it h   m a th e m a ti c a lea rn in g u si n g   p ra c ti c e - b a se d   tas k   d e sig n   in   m a th e m a ti c s tea c h e e d u c a ti o n ,   M a t h .   T e a c h .   E d u c .   De v .,  v o l.   1 7 ,   n o .   2 ,   p p .   1 8 2 - 1 9 8 ,   2 0 1 5 .   [2 0 ]   A .   P in t o   a n d   R.   Ka rse n ty ,   F ro m   c o u rse   d e sig n   t o   p re se n tatio n o f   p ro o f s:  Ho w   m a th e m a ti c p ro f e ss o rs  a tt e n d   t o   stu d e n t   in d e p e n d e n p ro o f   re a d in g ,   J .   M a th .   Beh a v .,  v o l.   4 9 ,   p p .   1 2 9 - 1 4 4 ,   2 0 1 8 .   [2 1 ]   W .   S c o tt ,   P .   J.  Da v is,  a n d   R.   He rsh ,   T h e   m a th e m a ti c a e x p e rien c e ,   M a th .   Ga z .,  v o l.   6 6 ,   n o .   4 3 5 ,   p p .   7 3 - 7 4 ,   1 9 8 2 .   [2 2 ]   I.   M a sito h   a n d   S .   P ra b a w a n to ,   I m p ro v in g   u n d e rsta n d i n g   o f   m a th e m a ti c a c o n c e p ts  a n d   m a th e m a ti c a c rit ica l   th in k in g   a b i li ty   o f   g ra d e   v   stu d e n ts  in   p rim a r y   sc h o o ls  th r o u g h   e x p lo ra ti v e   lea rn in g   (in   Ba h a sa ) ,   Ed u Hu ma n io r a   |   J .   Pen d i d ik.  Da s a r Ka m p u s Ci b ir u ,   v o l.   7 ,   n o .   2 ,   p p .   1 8 6 - 1 9 7 ,   2 0 1 6 .   [2 3 ]   V .   A lb e ,   W h e n   sc ien ti f ic  k n o w led g e ,   d a il y   li f e   e x p e rien c e ,   e p istem o lo g ica a n d   so c ial   c o n si d e ra ti o n s   in ters e c t:   S tu d e n ts’  a rg u m e n tatio n   in   g ro u p   d isc u ss i o n o n   a   so c io - sc ien ti f ic  Iss u e ,   Res .   S c i.   Ed u c .,  v o l.   3 8 ,   n o .   1 ,     p p ,   6 7 - 9 0 ,   2 0 0 8 .   [2 4 ]   E.   A .   F o rm a n ,   D.   E.   M c c o rm ick ,   a n d   R.   Do n a t o ,   L e a rn in g   w h a c o u n ts  a a   m a th e m a ti c a e x p lan a ti o n ,   L in g u ist.   Ed u c . ,   v o l.   9 ,   n o .   4 ,   p p .   3 1 3 - 3 3 9 ,   1 9 9 7 .   [2 5 ]   E.   Yo u n g ,   Un p a c k in g   m a th e m a ti c a c o n ten t h ro u g h   p ro b le m   so lv in g ,   P h T h e sis ,   T h e   Un iv e rsity   o   Ok lah o m a ,   2002.   [ On li n e ].   A v a il a b le   h t tp s:// s h a re o k . o rg /h a n d le/1 1 2 4 4 / 5 1 0   [2 6 ]   R.   Driv e r,   P .   Ne w to n ,   a n d   J .   Os b o r n e ,   Estab li sh i n g   th e   n o rm o f   sc ien ti f ic  a r g u m e n tatio n   i n   c l a ss ro o m s,”   S c i.   Ed u c . v o l.   8 3 ,   n o   4 ,   p p .   2 8 7 - 3 1 2 ,   2 0 0 0 .   [2 7 ]   B.   P e d e m o n te,  Ho w   c a n   th e   re latio n sh ip   b e tw e e n   a rg um e n tatio n   a n d   p ro o f   b e   a n a ly s e d ? ”  Ed u c .   S tu d .   M a t h .,    v o l.   6 6 ,   n o .   1 ,   p p .   2 3 - 4 4 ,   2 0 0 7 .   [2 8 ]   J.  W .   Cre s w e ll ,   Res e a rc h   De sig n :   Qu a li ta ti v e ,   Q u a n ti t a ti v e ,   a n d   M ixe d   M e th o d s A p p r o a c h e S e c o n d   Ed it i o n ,   2 0 1 2 .   [2 9 ]   J.  W .   Cre s w e ll ,   Ed u c a ti o n a l   R e se a rc h Pl a n n i n g ,   Co n d u c ti n g   a n d   Eva lu a ti n g   Q u a n ti ta ti v e   a n d   Qu a li t a ti v e   Res e a rc h ,   L o n d o n :   P e a rso n ,   2 0 1 2 .   [3 0 ]   K.  G .   re sk o g   a n d   D.   S ö rb o m ,   L IS RE L   8 S tru c t u ra l   E q u a ti o n   M o d e li n g   wi th   th e   S IM PL I S   Co m ma n d   L a n g u a g e   S c ien ti f ic S o f twa re   In tern a ti o n a l,   1 9 9 3 .   [3 1 ]   K.  G .   re sk o g   a n d   D.  S ö rb o m ,   M o d e se a rc h   w it h   T ET RAD   II  a n d   L IS REL ,   S o c i o lo g ica l   M e th o d &   Res e a rc h v o l.   1 9 ,   n o .   1 ,   p p .   9 3 1 0 6 ,   1 9 9 0 .   [3 2 ]   H.  G a ti g n o n ,   Co n fi rm a t o ry   fa c t o r a n a lys is ,   i n   S t a ti stic a A n a lys is  o M a n a g e me n Da ta ,   Ne w   Yo rk S p rin g e r,   2 0 1 0 .   [3 3 ]   I.   G h o z a li   a n d   F u a d ,   S tru c tu r a e q u a t io n   mo d e li n g t h e o ry ,   c o n c e p ts  a n d   a p p li c a t io n wit h   th e   L I S RE L   p ro g ra m ,   S e m a ra n g Ba d a n   P e n e rb it   U n iv e rsitas   Dip o n e g o r o ,   2 0 1 4 .   [3 4 ]   E.   Riad i,   S EM   st a ti stics stru c tu r a e q u a ti o n   mo d e l in g   wit h   L I S RE L ,   Yo g y a k a rta:  P e n e rb it   A n d i,   2 0 1 8 .   [3 5 ]   J.  F .   Ha ir,   W .   C.   B lac k ,   B.   J.  Ba b i n ,   a n d   R.   E.   A n d e rso n ,   M u lt iv a ria te Da ta   An a lys is ,   Ne w   Je rs e y P e a rso n ,   2 0 1 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.