Facilitating Student Engagement in Undergraduate Mathematics Lectures: A Multimodal Investigation
Notice bibliographique
Résumé
University students' success in core mathematics courses has been linked to their overall academic achievement in many undergraduate programs.This finding has prompted an ongoing inquiry into the way mathematics is taught, focusing, specifically, on the university mathematics lecture--the most common instructional activity--and on the extent to which it is conducive to student engagement, regarded as key to successful learning.This dissertation reports on a multimodal study of student engagement in undergraduate mathematics lectures with the purpose to develop a context-specific understanding of student engagement, and identify and describe aspects of university mathematics teaching that impact student engagement.A theoretical and analytical framework combining concepts from discourse studies, Vygotskian sociocultural theory, situated learning, multimodality, speech theory, and gesture studies is used to investigate university mathematics teaching as a complex discursive practice.The study responds to the following research questions: 1) What constitutes student engagement in the university mathematics teaching context?How can it be defined?2) What aspects of the classroom context affect student engagement?and 3) What strategies do university mathematics instructors use to help realize student engagement in lectures?A mixed methods study with an explanatory sequential design was conducted wherein the results of the first phase of data collection and analysis, involving student surveys and interviews with university mathematics instructor participants, informed the second phase involving the collection and analysis of video-recorded lectures, observational field notes, and follow-up interviews with instructors.Based on the study findings, a context-specific definition of student engagement in mathematics lectures is developed, and the aspects of iii the learning environment and classroom climate impacting student engagement are identified and discussed.The study indicates that by using embodied multimodal patterned strategies, university mathematics instructors facilitate student engagement by establishing and maintaining a continuous focused interaction with the students and by involving students in the collaborative process of doing mathematics in real-time.The study outcomes have implications for future research into university lecturing in face-toface and online teaching contexts, and the development of programs and materials for university teaching and training new faculty.First and foremost, I would like to thank my supervisor, Professor Natasha Artemeva, whose guidance and support have seen me through so many years of study and growth.Natasha, you have taught me so much.Thank you, for everything.To my wonderful parents, Virginia Bourget and Patrick Fogarty, thank you for always being there, for all your love and encouragement.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».