Improvisational coactions and the growth of collective mathematical understanding
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we consider the phenomenon of the growth of collective mathematical understanding and explore its dependence on the particular way that a group of learners work together collaboratively. We label this group process as improvisational coaction. In an earlier paper (Martin, Towers and Pirie, 2006) we drew on the theoretical work of Becker (2000 Becker, H. 2000. The etiquette of improvisation. Mind, Culture, and Activity, 7(3): 171–6. [Taylor & Francis Online] , [Google Scholar]), Sawyer (2001 Sawyer, R. K. 2001. Creating conversations: Improvisation in everyday discourse, Cresskill, NJ: Hampton Press. [Google Scholar], 2003 Sawyer, R. K. 2003. Group creativity: Music, theatre, collaboration, Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. [Crossref] , [Google Scholar], 2004 Sawyer, R. K. 2004. Creative teaching: Collaborative discussion as disciplined improvisation. Educational Researcher, 23(2): 12–20. [Google Scholar]), and Berliner (1994 Berliner, P. 1994. Thinking in jazz: The infinite art of improvisation, Chicago: University of Chicago Press. [Crossref] , [Google Scholar]) in improvisational jazz and theatre, to characterise the growth of collective mathematical understanding as a creative and emergent improvisational process. Here, we extend that conceptual analysis to a yet-finer grain to explore one element of that framework, improvisational coaction, and its relationship to the growth of mathematical understanding at the level of the group. In particular we identify improvisational coaction as a particular form of interaction, and through using data extracts we derive four characteristics of the phenomenon and consider how these occasion the growth of collective mathematical understanding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».