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Enregistrement W2083423555 · doi:10.1111/j.1949-8594.2006.tb18138.x

Challenging Preservice Teachers' Mathematical Understanding: The Case of Division by Zero

2006· article· en· W2083423555 sur OpenAlexaff
Sandra Crespo, Cynthia Nicol

Notice bibliographique

RevueSchool Science and Mathematics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMathematics Education and Teaching Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationContext (archaeology)DispositionTeacher educationQuality (philosophy)Cognitively Guided InstructionPsychologyTeaching methodPedagogyEpistemologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preservice elementary school teachers' fragmented understanding of mathematics is widely documented in the research literature. Their understanding of division by 0 is no exception. This article reports on two teacher education tasks and experiences designed to challenge and extend preservice teachers' understanding of division by 0. These tasks asked preservice teachers to investigate division by 0 in the context of responding to students' erroneous mathematical ideas and were respectively structured so that the question was investigated through discussion with peers and through independent investigation. Results revealed that preservice teachers gained new mathematical (what the answer is and why it is so) and pedagogical (how they might explain it to students) insights through both experiences. However, the quality of these insights were related to the participants' disposition to justify their thinking and (or) to investigate mathematics they did not understand. The study's results highlight the value of using teacher learning tasks that situate mathematical inquiry in teaching practice but also highlight the challenge for teacher educators to design experiences that help preservice teachers see the importance of, and develop the tools and inclination for, mathematical inquiry that is needed for teaching mathematics with understanding.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,021
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,304 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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