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Enregistrement W2974037401

Experiences and Impact: The Voices of Teachers on Math Education Reform in Ontario, Canada

2019· article· en· W2974037401 sur OpenAlexaffabout
Tanjin Ashraf

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensInstitute for Christian StudiesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationMath educationPedagogyPolitical scienceSociologyPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Ontario, students’ declining math performance is currently cited as a major area of concern (Reid & Reid, 2017). In response to this, Ontario is implementing math education policy changes. However, there is no mention of the role of teachers in this reform process. To address this issue, this paper explores and shares teachers’ experiences with math reform. I took a qualitative approach and interviewed eight public school teachers who shared their experiences with math reform based on their teaching trajectories. Three themes emerged from the data: (1) math confidence impacts perception and response to math reform; (2) teachers have little to no active role in the math reform process; (3) there is bidirectional impact between math reform and teachers. These findings delineate significant implications for math reform; the need to revere firsthand accounts of teacher experiences and insights, treating teachers as change agents, and engaging teachers in math reform processes.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,902

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0420,021
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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