Peace, love, and pi : imagining a world where Paris Hilton loves mathematics
Notice bibliographique
Résumé
This thesis is a conceptual piece that explores how incorporating marketing theory and notions of cool into the realm of mathematics education may help to prevent qualified female students from self-selecting out of mathematics. It begins by exploring current perspectives on the problem of female attrition in educational and career trajectories involving math. Focusing on girls from Toronto, Ontario, who generally see themselves as part of the mainstream culture, this thesis speculates as to how these girls understand mathematics and their relationship to mathematics. The central purpose of this research is to understand whether these girls choose not to pursue math beyond the compulsory level because they are selecting courses to construct their identity on the basis of cool, using the same evaluation process they would when selecting products for consumption. Drawing extensively on literature, this thesis presents a novel perspective with which to view female disinterest in mathematics. This conceptual framework is then illuminated with participants’ data obtained through qualitative methodology to provide an experiential account of the conceptual. Grounding the empirical data atop the conceptual brings to life the interconnection of perspectives of scholars such as Walkerdine, Mendick, Demetriou, and Gladwell, illustrating how femininity, consumerism, and mathematics comprise our socially constructed reality. This thesis argues that treating math as a consumer good by marketing it accordingly might give rise to increased mathematical participation and enthusiasm by this particular segment of girls who rely on identity marketing for many of their consumption decisions. Finally, this argument is illuminated by a sample marketing plan that provides a practical example of how the ideas emergent from this study might applied. In conclusion, this thesis addresses the limitations and controversies that arise from the use of marketing as a means to promote education, the challenges of unfixing and subverting femininity, and the macro level possibilities that are opened up with the help of a micro level nudge in a different direction.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,029 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».