Applying Contemporary Philosophy in Mathematics and Statistics Education: The Perspective of Inferentialism
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The aim of this discussion group was to put contemporary philosophy to work (cf. Cobb, 2007). Inferentialism is an example of contemporary philosophy It can be considered an orienting framework that provides epistemological foundations for conceptualizing and analyzing knowledge, learning, communication, and reasoning in the fields of mathematics and statistics. Inferentialism avoids a representationalist perspective on knowledge and learning by focusing on reasoning and inferences The Discussion Group (DG) brought together researchers who are interested in the role and use of inferentialism or other contemporary philosophies in mathematics and statistics education. It gave the attendants the opportunity to share perspectives, to question, to discuss, and to make joint efforts in answering the posed key issues. The DG format at ICME provided the opportunity to discuss the significance and the restrictions of the perspective of inferentialism and other contemporary philosophies on the learning and teaching of mathematics and statistics. The discussion was initiated by several talks: Arthur Bakker (Utrecht) introduced inferentialism as a semantic theory and Maike Schindler (rebro) gave an overview on researchers presently working with inferentialism in mathematics and statistics education. Paul Ernest (Exeter) talked about meaning in mathematics and mathematics education and anti-representationalism, and Dave Pratt (London) gave a talk on constructionism. Alexandra Thiel-Schneider (Dortmund) presented an empirical study using inferentialism and Luis Radford (Ontario) summarized the discussion elaborating on how inferentialism relates to existing theories in our domain. The participants experienced the discussion group as a fruitful gathering of researchers interested in philosophy in mathematics education; and of various perspectives on inferentialism and its possible use. The talks were welcomed as an input and promoter of discussion among all participants.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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