One is Not Born a Mathematician: In Conversation with Vasily Davydov
Notice bibliographique
Résumé
That mathematics education has been one of the central concerns of educational systems worldwide is no secret. It is also an established consensus that as far back as eighty years ago, Russian psychologists such as Vygotsky, Luria, Meshcheryakov, and Davydov have pioneered work that contributed to the understanding of teaching and learning and shifted the trajectory of schooling in the Western World. Looking back, we feel that there is more to this legacy that awaits to be further explained and extended to potentially address some of the pressing issues in mathematics education. To bring forth this legacy, the authors engage in an imaginary conversation with Vasily Davydov to tease out notions that include, inter alia, language and interaction, learning and teaching, and empirical and theoretical thinking. The utilisation of a conversation as a method of inquiry for the purpose of this paper was intentional as it not only encompasses the very method of teaching advocated by Davydov, thus conveying that the means is the message, but it is also conducive to the exploration of simultaneously surfacing ideas and phenomena. The questions asked, clarifications provided, and contradictions that still remain chart a map that displays theoretical vistas and empirical landscapes drawn and inspired by Davydov's legacy. Specifically, Fellus and Biton bring forth citations from Davydov's works that are used as signposts in the conversation that unfolds.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».