<p>Prospective elementary school teachers’ ways of making sense of mathematical problem posing</p>
Notice bibliographique
Résumé
The study tackled prospective teachers’ sense-making of mathematical problem posing and the impact of posing different contextual problems on their learning. Focus was on the generation of new problems and reformulation of given problems. Participants were 40 prospective elementary teachers. The findings provide insights into possible ways these teachers could make sense of problem posing of contextual mathematical problems and the learning afforded by posing diverse problems. Highlighted are five perspectives and nine categories of problem posing tasks to support development of proficiency in problem-posing knowledge for teaching. Modos en que futuros profesores de primaria dan sentido a la invención de problemas matemáticos El estudio indagó sobre los modos en que futuros profesores de primaria dan sentido a la invención de problemas matemáticos y el impacto de plantear diferentes problemas contextualizados en su aprendizaje. El foco fue la invención de nuevos problemas y la reformulación de otros dados. Los participantes fueron 40 futuros maestros de primaria. Los resultados proporcionan elementos sobre posibles modos en que estos maestros dan sentido a la invención de problemas matemáticos y el aprendizaje que ofrece plantear diversos problemas. Se destacan cinco perspectivas y nueve categorías de tareas en la invención de problemas para apoyar el desarrollo de la competencia de plantear problemas en la enseñanza.Handle: http://hdl.handle.net/10481/20053Nº de citas en WOS (2017): 6 (Citas de 2º orden, 4)Nº de citas en SCOPUS (2017): 7 (Citas de 2º orden, 7)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».