Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to examine secondary mathematics teachers’ perceptions about technology integration in teaching the grade 9 Linear Relations Unit and to investigate the impact of these perceptions and teachers’ everyday practices on the development of student tasks, construction of content knowledge, and facilitation of students’ mathematical communication within the context of the Linear Relations Unit in grade 9 mathematics. Case studies were conducted with three mathematics teachers teaching in three urban secondary schools in Ontario. Qualitative data was collected through a series of ongoing classroom observations of the teachers. Additionally, interviews were conducted at the beginning and end of the data collection phase with each teacher. The results from this study suggest that the teachers perceived that the integration of technology in the Linear Relations Unit assisted them to: 1) create interactive and dynamic learning environments which helped make the content meaningful to students; 2) guide their instruction and to closely monitor students’ understanding and track their progress, by providing real time feedback; 3) help struggling students move forward in their learning when they did not master the prerequisite skills required to build upon a new math concept and to help them develop math interpretative and problem solving skills; 4) differentiate instruction and address different learning styles and skills making abstract content more tangible and helping students connect words to images and graphs; 5) teach students to verify and validate their answers and check for their correctness, as well as to avoid relying only on the visual aspect of mathematics; and 6) assist students build mathematical communication skills. Implications of the findings for future research and suggestions to secondary mathematics teachers integrating technology, in the context of the Linear Relations Unit, are also included.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».