An Innovative STEM Education Framework for a Changing Educational Landscape
Notice bibliographique
Résumé
This article describes features of NAUTeach, a secondary mathematics teacher preparation program that is modeled onthe UTeach program at the University of Texas-Austin. NAUTeach is a research-based STEM program that developsthe next generation of mathematics and science teachers by engaging them in rigorous content and methodologycoursework specifically developed to provide a broad, cross-curricular framework of innovativeinstruction. NAUTeach has been specifically designed to serve the needs of preservice mathematics and scienceteachers as they embark on teaching a new generation of students in an ever changing world. The NAUTeachprogram focuses on the development of inquiry-based instructional methods, reflective practice, and peercollaboration through a carefully sequenced series of courses that consistently promote early and frequent field workand a learner-centered focus of teaching and learning. Though the NAUTeach program is a blended mathematics andscience teacher preparation program, this article will focus on the preparation of secondary mathematics teachers bydescribing the cross-curricular (mathematics & science) methodological sequence of courses, along with themathematics-specific pedagogical courses, that preservice mathematics teacher candidates take as part of this program.Connections between the NAUTeach program and guidelines for the content and pedagogical preparation of teacherswill be made with specific attention paid to the development of reflective, innovative, flexible, and reform-orientedmathematics teachers.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,017 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».