<p>Supporting students with learning disabilities to explore linear relationships using online learning objects</p>
Notice bibliographique
Résumé
The study of linear relationships is foundational for mathematics teaching and learning. However, students’ abilities to connect different representations of linear relationships have proven to be challenging. In response, a computer-based instructional sequence was designed to support students’ understanding of the connections among representations. In this paper we report on the affordances of this dynamic mode of representation specifically for students with learning disabilities. We outline four results identified by teachers as they implemented the online lessons.Apoyo a estudiantes con problemas de aprendizaje para explorar relaciones lineales mediante el uso de objetos de aprendizaje en líneaEl estudio de las relaciones lineales es fundamental en la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas. Sin embargo, las habilidades de los estudiantes para conectar distintas representaciones de las relaciones lineales han demostrado ser un reto. Ante esto, hemos diseñado una secuencia de enseñanza basada en ordenadores para fomentar en los estudiantes la comprensión de las conexiones entre estas representaciones.Presentamos las potencialidades de este tipo de representación dinámica para estudiantes con dificultades de aprendizaje, destacando cuatro resultados identificados por maestros al implementar las lecciones en línea.Handle: http://hdl.handle.net/10481/21535
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».