The Abacus: Teachers’ Preparation and Beliefs about their Abacus Preservice Preparation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This article reports on a study of 196 teachers who shared their experiences and opinions related to how they were taught to use the Cranmer abacus. Methods In February and March 2012, the participants completed an online survey to gather information about their preparation in using and beliefs about computation with the Cranmer abacus. Results The participants resided in both the United States and Canada and had various years of experience. The majority (n = 112) reported learning computation with an abacus in their personnel preparation programs. The participants rated their level of agreement with belief statements. Statements with the highest level of agreement included one that indicated that when sighted individuals use pencil and paper for computation, an individual with a visual impairment should be allowed to use an abacus, and another that an abacus is an accessible and inexpensive tool. Discussion The self-report data from 196 participants indicated that computation with an abacus is taught in university programs, although there is variability in what computational skills are taught and what methods are used. There was a higher level of agreement with statements that implied the positive attributes of using an abacus for computation than with those that implied negative attributes (for example, the abacus is obsolete). Implications for practitioners University preparation programs are continuing to teach some level of abacus computation skills to their students. It is not clear if the level of instruction is adequate. Further studies are warranted that examine what pre- and in-service teachers of students with visual impairments are learning and how they are learning in their university preparation programs and through other methods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».