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Enregistrement W2142563589

Teachers' Beliefs and Teaching Mathematics with Manipulatives.

2013· article· en· W2142563589 sur OpenAlexvenueno aff
Nahid Golafshani

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMathematics Education and Teaching Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationNegotiationTeaching methodPsychologyPedagogySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To promote the implementation of manipulatives into mathematics instruction, this research project examined the instructional practices of four grade 9 Applied Mathematics teachers related to their use of manipulatives in teaching mathematics and how it affects students learning. Two instruments were used to collect data: The Teacher Questionnaire and Observation field Notes. The methods were used to collect data on how effectively teachers incorporated manipulatives into their instructional practices, after participating in training and practising their pilot lesson plans over the course of more than twenty weeks, as well as the effect of the use of manipulatives on their students learning. Results showed that the teachers were able to incorporate manipulatives in their daily lesson plans relative to what they practiced while delivering the model lessons. Teachers reported the use of more virtual manipulatives than physical manipulatives after the project. The use of manipulatives in the observed mathematics classrooms had some direct effects on the students learning, in particular, on the struggling students, however, its major effect was on creating an environment that facilitated students learning through different methods of engagement. The learning of mathematics took place through knowledge negotiation among the students.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations44
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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