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Enregistrement W2923234925

Arguing for access: Teachers’ perspectives on the use of argumentation in elementary mathematics and its impact on student success

2019· article· en· W2923234925 sur OpenAlexaff
Cathy Marks Krpan, Gurpreet Sahmbi

Notice bibliographique

Revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensInstitute for Christian StudiesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArgumentation theoryMathematics educationMathematical practiceElementary mathematicsPedagogyPsychologyEpistemology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order for students to become insightful mathematical thinkers, they need opportunities to think deeply about the concepts they are learning and engage in rich mathematical discussions.  In an effort to support teaching practices that facilitate student thinking and discourse in mathematics, this study explored teacher perspectives on the use of argumentation in elementary mathematics classrooms, and is part of a broader study on mathematical argumentation. Data for this paper was collected from six elementary teachers, one librarian, and approximately 110 students, and included research meetings, journals, and interviews. Findings suggested that while these teachers had limited experience with mathematical argumentation prior to participating in the study, and were concerned about whether their students would be able to develop mathematical arguments, by the end of the study, they felt positively towards this type of pedagogy. Further, they perceived a positive impact on their students in that more students were able to access and participate in mathematics, and achieve success. They also felt that students’ understanding of mathematics was deepened due to the use of argumentation tasks. This study suggests that mathematical argumentation is both feasible and applicable to elementary grade levels, and can have an impact on student achievement

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,124
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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