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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0110,024
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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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