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Enregistrement W288529131

Why Teach Mathematics to All Students

2001· article· en· W288529131 sur OpenAlexaboutno aff
Brent Davis

Notice bibliographique

Revuefor the learning of mathematics · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Representations and Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresentation (obstetrics)Subject (documents)Mathematics educationPhilosophy of mathematics educationPoint (geometry)Subject matterEpistemologySociologyMathematicsPedagogyConnected MathematicsPhilosophyCurriculumComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The title of this article is borrowed from a panel presentation at a recent conference. [1] At the close of our annual meeting, four members of the Canadian mathematics education community were invited share their thoughts on the topic of why mathematics is taught. My contributions this discussion were similar the arguments I made some years ago in an article in this journal (Davis, 1995), in which I attempted bring enactivist thought (Varela, 1999; Varela, Thompson and Rosch, 1991) bear on the question of why we teach mathematics. Through the session, though, some inadequacies with that thinking were highlighted. In particular, the seemingly innocuous phrase to all students, tacked the end of the question Why teach mathematics?, occasioned considerable response at the conference around matters of changes formal education over the past century, Western tendencies toward cultural imperialism and popular assumptions concerning a transcendent mathematics. Further issues have been raised by Peter Huckstep (2000) in his recent contribution the expanding debate around rationales for teaching mathematics. Among other matters, Huckstep argues that the utility of mathematics remains as viable a basis for teaching the subject as it ever was. He further suggests that other rationales which are more grounded in psychological and sociological discourses, while worthy of discussion, are not as compelling as those that are built on an acknowledgment of the usefulness of the subject matter. While I agree with Huckstep on the former point, I think that I disagree on the latter. In any case, prompted by my conference presentation and Huckstep 's discussion, I find that I am no longer comfortable with many aspects of my earlier article on the issue, and so I offer this account. With regard that past piece, this one might be seen as part elaboration, part clarification and part abdication.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,010

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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