Snips and Snails and Puppy Dogs' Tails: Genderism and Mathematics Education.
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
In mathematics education over the last four decades, researchers have attended to gender more than other issues of equity (Lubienski & Bo wen, 2000). However, the troubles of boys have not been a major focus, perhaps because of historic achievement gaps that favor boys. As Leder and Forgasz (2008) point out, although achievement gaps between boys and girls have narrowed or closed in many countries, substantial gaps still exist. They argue that the field is simply not attending to or measuring the right gaps. As a result, public discussion of the problems of boys and academic discussion of mathematics achievement for girls do not seem to have many points of connection. While in other areas of educational research (especially literacy or school discipline) it is commonplace to discuss the troubles of boys, such discussion is sparse in mathematics education research. However, as the boy turn gains ground locally and internationally, mathematics educators will be called upon to respond. In this paper, I use the concept of genderism to consider what that response should be. I will begin, though, by highlighting one specific example of the boy turn in education, one that is close to home for me: the recent comments by Toronto District School Board (TDSB) director Dr. Chris Spence about the need for targeted support for boys in TDSB schools.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 découle