Brunei Teachers’ Perspectives on Questioning: Investigating the Opportunities to “Talk” in Mathematics Lessons
Notice bibliographique
Résumé
A teachers’ practice cannot be characterised by a single lesson, hence comparison is best made with lesson sequences that better sample the diversity of a teacher’s practice. In this study, we video recorded lesson sequences in four Year 8 mathematics classrooms, as well as interviewed each of the four teachers in Brunei Darussalam. Because of our methodology and based on the findings from the richness in the data that was collected, there were some features in the video and interview data that emerged. One of the features is the significant short utterances made by the students as well as their respective teachers, and the extent of the teachers’ own and their students’ questioning behaviours in the lessons as perceived by the teachers themselves during the video-stimulated recall interviews. In the four Brunei classrooms that we studied, most of the lessons were so rushed, the teachers did most of the talking and when teachers and students do interact, it almost always involved faster-paced exchanges between them. Thus, restricting students to single words (“yes” or “no”) or short choral responses. Overall, the findings appear to indicate that short utterances implied that there were less (or even no) opportunities for fuller student participation in classroom discussions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».