Notice bibliographique
Résumé
A mathematics education has moved to the forefront of education requiring direct and specific action to improve student mathematical accuracy and understanding. An arts based approach to mathematics provides an invaluable addition to the mathematics classroom as it addresses the multiple ways of understanding and expressing knowledge. Recent literature appears to emphasize the positive impacts of arts integration in the classroom. Mason et al. (2005) note, based on a study of the impact of arts education on social, cognitive, and academic skills, “the more math teachers integrate arts into mathematic lessons, the more students gain on their math tests” (p.4). As Kosky and Curits (2008), Gullat (2008), and Werner (2001) suggest, there is a positive relationship between arts integration and academic achievement and participation. That is, students who are taught through arts integration tend to be more actively involved in the process of learning and tend to score higher on various levels of assessment. This research used a best practices approach and semi-structured interviews to delve into the practices of four educators in various locations across Ontario. The findings of this research were grouped into four central themes: 1) Arts are Everywhere; 2) The Teacher Approach to Arts Integration Matters; 3) Arts Integration makes for Student Centered Learning; and 4) There is an Increased Opportunity for Learning Mathematics through the Arts. It is the hope of this research to show new and experienced teachers the perceived benefits of an arts based mathematics program on student achievement and engagement in math. Additionally, this research strives to provide educators with the tools and an introductory framework for implementing an arts based approach to math in their classrooms.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».