Mathematics teachers’ knowledge for teaching problem solving
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, considerable attention has been given to the knowledge teachers ought to hold for teaching mathematics. Teachers need to hold knowledge of mathematical problem solving for themselves as problem solvers and to help students to become better problem solvers. Thus, a teacher’s knowledge of and for teaching problem solving must be broader than general ability in problem solving. In this article a category-based perspective is used to discuss the types of knowledge that should be included in mathematical problem-solving knowledge for teaching. In particular, what do teachers need to know to teach for problem-solving proficiency? This question is addressed based on a review of the research literature on problem solving in mathematics education. The article discusses the perspective of problem-solving proficiency that framed the review and the findings regarding six categories of knowledge that teachers ought to hold to support students’ development of problem-solving proficiency. It concludes that mathematics problem-solving knowledge for teaching is a complex network of interdependent knowledge. Understanding this interdependence is important to help teachers to hold mathematical problem-solving knowledge for teaching so that it is usable in a meaningful and effective way in supporting problem-solving proficiency in their teaching. The perspective of mathematical problem-solving knowledge for teaching presented in this article can be built on to provide a framework of key knowledge mathematics teachers ought to hold to inform practice-based investigation of it and the design and investigation of learning experiences to help teachers to understand and develop the mathematics knowledge they need to teach for problem-solving proficiency.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle