Perceptions, Pedagogies, and Practices: Teacher Perspectives of Student Engagement in Grade 9 Applied Mathematics Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the teaching practices that three Grade 9 Applied Mathematics teachers use to increase student engagement and enhance student learning. Specifically, the study examines the factors within social and academic domains that teachers used to increase student engagement. Qualitative data were collected in the form of teacher interviews, classroom observations and teacher journals. The evidence from the study shows that all three teachers were cognizant of attributes of their early adolescent learners as the teachers sought to increase student engagement in their Grade 9 Applied Mathematics classes. Six major findings as suggested by the case studies can be summarized as follows: (1) developing student self-confidence is a critical component of increasing student engagement for early adolescent learners; (2) teachers may focus on one domain more than the other as a result of their personal comfort with that domain; (3) domains for student engagement and the factors found within these domains are not independent; (4) the Ontario Ministry of Education’s TIPS4RM resource is an effective way to increase student engagement; (5) technology is also an effective and relevant way to increase student engagement; and (6) the use of a framework for student achievement may support teachers efforts to increase student engagement. Implications from this study suggest that teachers should consider a variety of factors to increase student engagement in the Grade 9 Applied Mathematics class. Teachers can consider characteristics of their early adolescent learners, and factors for social and academic engagement. Teachers will favour approaches that parallel their personality and values and efforts in one factor may support another factor of student engagement. Suggestions for areas of further research are included at the end of the study.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».