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Enregistrement W1964227760 · doi:10.1080/10508406.2013.847371

“Nobody’s Rich and Nobody’s Poor … It Sounds Good, but It’s Actually Not”: Affluent Students Learning Mathematics and Social Justice

2013· article· en· W1964227760 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of the Learning Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésnobodyGenerositySociologyEconomic JusticeAction researchMathematics educationPedagogySocial justicePsychologySocial scienceLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractThis article investigates how affluent students made sense of social justice issues that were embedded in mathematics learning activities. I present 2 case studies of such activities at the intermediate and secondary levels in 2 different schools. The analysis draws on video records and classroom artifacts and applies the theoretical framework of figured worlds to consider how students drew on their past experiences and on the structure of the classroom activities to understand the mathematics and the social justice issues. The analysis demonstrates how the 1st activity provided a familiar figured world to support learning about issues of wealth distribution. In the 2nd activity, because of a lack of what are termed intermediary figured worlds, students were left to draw on only their own experiences and background knowledge, including stereotypes about poor neighborhoods. ACKNOWLEDGMENTSThe material presented in this article was adapted from a paper presented at the 2011 annual meeting of the Jean Piaget Society in Berkeley, California. The research was supported in part through funding from the Knowles Science Teaching Foundation. I would like to thank Jennifer Langer-Osuna, Joseph Flessa, Jessica Thompson, Tesha Sengupta-Irving, Paula Hooper, and my research team (Jennifer Calix, Lesley Dookie, James Eslinger, Stephanie McKean, and Miwa Takeuchi) for helpful feedback during the writing of this article. I would also like to thank the teachers and students who participated in the action research project for their generosity in inviting me into their classrooms and for further developing my understanding of teaching mathematics for social justice.Notes1James Gee (Citation1996) made a similar point when he contrasted discourses that are acquired in the home through interaction and those that are learned in more formal educational settings. According to Gee, acquisition does not require explicit instruction, whereas learning does.2Pseudonyms are used throughout, except in cases when it was not clear who the speaker was.3Transcription conventions are adapted from those used in conversation analysis. In particular, [ ] is used to indicate overlapping talk.4It is possible to argue that there were actually two community figured worlds involved in this activity: the affluent neighborhood and the high-poverty neighborhood. Because the teacher and students did not openly and meaningfully distinguish between the kinds of characters and storylines found in each type of neighborhood, I follow their reasoning and consider neighborhood life to be a single figured world.5In fact, many high-poverty communities would prefer less, not more, police presence, as they feel that police violence is mainly directed toward community members.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,294 · 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