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Enregistrement W2330806132 · doi:10.5951/jresematheduc.47.2.0102

Research Committee: Positioning Mathematics Education Researchers to Influence Storylines

2016· article· en· W2330806132 sur OpenAlexaff
Beth Herbel‐Eisenmann, Nathalie Sinclair, Kathryn B. Chval, Douglas H. Clements, Marta Civil, Stephen J. Pape, Michelle Stephan, Jeffrey J. Wanko, Trena L. Wilkerson

Notice bibliographique

RevueJournal for Research in Mathematics Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Improvement
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViewpointsMathematics educationPerceptionPhilosophy of mathematics educationSet (abstract data type)Reform mathematicsConnected MathematicsCore-Plus Mathematics ProjectMath warsMathematicsComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this commentary, we identify key influences on mathematics education that are largely outside the domain of the academic world in which most mathematics education researchers live. The groups that we identify–including the media, companies and foundations, and other academic domains–affect the public's perception of mathematics and mathematics education. Identifying this set of influences in particular is important because these groups often shape policymakers' viewpoints and decisions, but there is not always agreement between mathematics education researchers and these groups about the ways in which mathematics and mathematics education are framed. Whenever a conflict is brought to the foreground, it can be difficult to raise issues without appearing defensive or sounding querulous. It is helpful, then, to bring to bear a theory that can help us interpret this reality (Mewborn, 2005); theories can provide a way to encode, read, and examine a problem as well as offer insights into the design of new practices (Silver & Herbst, 2007). In this case, we use positioning theory to examine potential conflicts between mathematics education researchers and other groups because it offers interesting interpretive insights into the phenomenon and because it can lead to potential strategies for working toward different positionings for mathematics education researchers. We begin by explaining relevant ideas from positioning theory, including storylines, positions, and communication actions. We then use these ideas to highlight current storylines underlying communication by the abovementioned groups about mathematics and mathematics education and trace some of their historical and contextual roots. We argue that mathematics education researchers can intervene to shift these storylines and positionings and to have greater impact on policy, practice, and public perception in the future. Finally, we end by offering specific suggestions for beginning this work.

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)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,219
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,219
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0150,013
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0150,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,534
Tête enseignante GPT0,642
Écart entre enseignants0,108 · 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'étudeSans objet
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

Citations39
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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