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Enregistrement W164996880

Two Secondary School Mathematics Teachers’ Use of Technology through the Lens of Instrumentation Theory

2012· dissertation· en· W164996880 sur OpenAlexaboutno aff
Nicolas Boileau

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMathematics Education and Teaching Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtifact (error)InterviewMathematics educationInstrumentation (computer programming)Task (project management)Subject (documents)Process (computing)Test (biology)Computer scienceEngineeringMathematicsArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary goal of our research was to gain a sense of the technology that secondary school mathematics teachers in Montreal, Québec are currently using, how they are using it, and some of the reasons why they use the technology that they do, in the ways that they do. The secondary goal was to test the effectiveness of our approach in obtaining this information. The approach consisted of interviewing two local secondary school mathematics teachers. The interview questions prodded at what Instrumentation Theory suggests to be some of the fundamental aspects of one’s interactions with technology; the ‘artifact’ (the particular technology), the subject (the user of that technology), the ‘task’ that the subject tries to complete with the artifact, the ‘instrumented techniques’ that they employ to complete the task (which reveal some of their ‘schemes of use’), and the process through which the subject and the artifact interact and ‘shape’ each other, called ‘an instrumental genesis’. The teachers’ responses to the interview questions revealed that, although they both used most of the same technology (with a few exceptions), significant differences existed between the ways that they used some of them, why certain technologies were used, and why others were not. The two teachers also differed in their views on the value of their instrumented techniques. These findings are discussed in light of the literature review, demonstrating some of the effectiveness of our approach. We believe that our approach was useful as it allowed us to elicit detailed descriptions of these two teachers’ uses of technology and because it facilitated the analysis of the data (as the questions were based on the same theoretical framework that was then used to analyze the teachers’ responses). We conclude with some suggestions for future research. One of the suggestions addresses ways in which our approach could be improved to give researchers who might use it in the future more informative responses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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