Construction of mathematical knowledge using graphic calculators (CAS) in the mathematics classroom
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
Mathematics education researchers are asking themselves about why technology has impacted heavily on the social environment and not in the mathematics classroom. The use of technology in the mathematics classroom has not had the expected impact, as it has been its use in everyday life (i.e. cell phone). What about teachers’ opinions? Mathematics teachers can be divided into three categories: those with a boundless overflow (enthusiasm) who want to use the technology without worrying much about the construction of mathematical concepts, those who reject outright the use of technology because they think that their use inhibits the development of mathematical skills and others that reflect on the balance that must exist between paper–pencil activities and use of technology. The mathematics teacher, by not having clear examples that support this last option about the balance of paper–pencil activities and technology, opt for one of the extreme positions outlined above. In this article, we show the results of research on a methodology based on collaborative learning (ACODESA) in the training of mathematics teachers in secondary schools and implementation of activities in an environment of paper–pencil and CAS in the mathematics classroom. We also note that with the development of technology on the use of electronic tablets and interactive whiteboards, these activities will take on greater momentum in the near future.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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