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Enregistrement W2889423741 · doi:10.5206/cie-eci.v47i1.9323

Reciprocal learning in mathematics education: An interactive study between two Canadian and Chinese elementary schools

2018· article· en· W2889423741 sur OpenAlexafffundvenueabout
Aihui Peng, Anthony N. Ezeife, Bo Yu

Notice bibliographique

RevueComparative and International Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of ChinaSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDichotomyMathematics educationReciprocalReciprocal teachingPedagogySociologyPsychologyMathematicsPolitical scienceReading comprehension

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the researchers go beyond the back-and-forth debates on the East-West educational paradigms that often arise from comparative studies, and take a reciprocal learning approach to explore in-depth the commonalities and differences in mathematics education between two Canadian and Chinese elementary schools. Research data were collected through direct and indirect interactions between the pair of research schools, including Skype meetings; formal and informal conversations with teachers and administrators; and the sharing/exchange of documents, texts, teaching materials, and resources. Results show that there is a common emphasis on some thematic issues in the teaching and learning of mathematics including the use of manipulatives, multiple solutions to mathematical problems, and parental involvement, but also some differences between the two schools in teachers’ strategies for teaching problem solving, students’ learning tendencies and schools’ supports for Special Needs students. The researchers conclude that the dichotomies of the East-West educational paradigms need to be further, and more deeply re-examined.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,209
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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