Supporting Teachers’ Learning about Mathematical Modeling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the United States, one of the Standards for Mathematical Practice of the Common Core Curriculum (Common Core State Standards Initiative, 2010) is Model with mathematics. This standard requires that students be taught in a manner that will enable them to “apply the mathematics they know to solve problems arising in everyday life, society, and the workplace” (p. 7). However many prospective and practicing teachers acquire a pedagogical style that does not support this standard. To promote higher levels of student thinking associated with mathematical modeling, teachers must thus be taught not only what mathematical modeling is, but how it can be effectively incorporated in their lessons and presented to their classes. Teacher training should also include how to develop rubrics for assessment, among which are rubrics that enable students to demonstrate mathematical modeling proficiency in different ways. In this research, the topics addressed include ways professional development can help in-service teachers appreciate the importance of mathematical modeling tasks; concerns about teacher backgrounds in mathematical modeling; and the most effective ways for improving in-service teachers’ knowledge of mathematical modeling and their teaching of mathematical modeling. While the primary focus of this research is on teacher education and training in the United States, the findings from both domestic and international research are clearly significant for those who are responsible for various aspects of teacher preparation worldwide. Common Core State Standards Initiative. (2010). Common Core State Standards for Mathematics (CCSSM). Washington, DC: National Governors Association Center for Best Practices and the Council of Chief State School Officers.
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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 | 0,043 | 0,023 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle