MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2409015857 · doi:10.5951/jresematheduc.44.4.0646

Exploring Relationships Between Setting Up Complex Tasks and Opportunities to Learn in Concluding Whole-Class Discussions in Middle-Grades Mathematics Instruction

2013· article· en· W2409015857 sur OpenAlexaff
Kara Jackson, Anne Garrison, Jonee Wilson, Lynsey Gibbons, Emily Shahan

Notice bibliographique

RevueJournal for Research in Mathematics Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMathematics Education and Teaching Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationClass (philosophy)Task (project management)CognitionQuality (philosophy)Computer sciencePsychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article specifies how the setup, or introduction, of cognitively demanding tasks is a crucial phase of middle-grades mathematics instruction. We report on an empirical study of 165 middle-grades mathematics teachers' instruction that focused on how they introduced tasks and the relationship between how they introduced tasks and the nature of students' opportunities to learn mathematics in the concluding whole-class discussion. Findings suggest that in lessons in which (a) the setup supported students to develop common language to describe contextual features and mathematical relationships specific to the task and (b) the cognitive demand of the task was maintained in the setup, concluding whole-class discussions were characterized by higher quality opportunities to learn.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,787
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations175
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal for Research in Mathematics EducationMême sujetMathematics Education and Teaching TechniquesTravaux en français237 207