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Enregistrement W2279028774

Students' difficulty with proportional reasoning in a university quantitative literacy course : Part 2 : HELTASA 2012 Special Section

2014· article· en· W2279028774 sur OpenAlexaboutno aff
Vera Frith, Pam Lloyd

Notice bibliographique

RevueSouth African Journal of Higher Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistics Education and Methodologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationProportional reasoningHigher educationPhenomenographyPsychologyQuarter (Canadian coin)LiteracyTest (biology)Section (typography)Scientific literacyPedagogyComputer scienceScience education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to reason about changes in quantities expressed in relative terms is essential for a critical awareness of data use in society. The authors regard this way of thinking, which they term 'proportional comparison', as a threshold concept (Meyer and Land 2003) for academic quantitative literacy. The extent and nature of students' difficulties with learning this concept in a quantitative literacy course for Law students were studied using a phenomenographic type of analysis of students' responses to four test questions, written at different times. Less than a quarter of the students could be said to have learned this concept at any time and improvements in students' ability to reason about relative differences were very slight. This supports the view that the learning of 'troublesome' (Meyer and Land 2003) quantitative literacy concepts takes a long time. Thus, it should be addressed in a sustained way, and integrated into students' programme of study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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