Learning about teaching through research and vice versa: Towards developing methods in graduate coursework
Notice bibliographique
Résumé
The research on methods used in graduate mathematics education courses is limited, however, existing groundwork suggests that curriculum should provide students with experiences that align with the practices of mathematics education researchers. At the same time, calls to bridge mathematics education research and classroom practice have been clearly articulated both within and outside the literature on the preparation of mathematics education researchers. This study describes a process that we call learning about teaching through research and vice versa (LTR). Specifically, the process involves graduate students doing a mathematical task, reading a research paper about the same mathematical task, and finally completing an assignment that was based on viewing video data from a school classroom where the same task was enacted. Phenomenography was used to analyse written survey data and report that graduate students experienced the process as teachers, researchers and teacher-researchers. The results indicate that the implemented methodology 1) offered students an opportunity to experience practices similar to those mathematics education researchers engage in while pursuing scholarly inquiries, and 2) provided a setting where students learned about teaching and mathematics education research. Finally, the results support the claim that the LTR process acts as an example where research and practice enhanced one another and thus bridged the perceived gap between research and practice.
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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 | 0,142 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,019 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».