Formative assessment as ‘formative pedagogy’ in Grade 3 mathematics
Notice bibliographique
Résumé
Background: Formative assessment, as an integral component of teaching, has recently gained prominence in educational environments globally. Poor performances in mathematics by learners in early grades, and its negative effect on later learning, have been an ongoing concern in South African schools. Several former studies tend to generalise the pedagogical reasons for learners’ underperformance in Foundation Phase teaching.Aim: This case study of selected Grade 3 teachers examined how the teachers integrated formative assessment into their pedagogy, with the purpose of gaining insight into teachers’ understanding of the developmental aspects of learning in mathematics.Setting: This study was conducted at four schools in a selected district in the Gauteng Province.Methods: Data were mainly collected through focus group interviews and observations of at least three classroom sessions for each teacher of mathematics, thereby gaining an overview of their formative assessment practices.Results: This article reports on the two strongest themes to have emerged from the case study, which were teachers’ tokenistic use of ‘Assessment for Learning’ strategies and teachers’ awareness of learning processes and curriculum requirements.Conclusion: The study’s main conclusion was that teachers are likely to practise formative assessment more intuitively if they had a sound knowledge of children’s mathematical cognition and conceptual development. This study pointed out that formative assessment is a co-constructed activity involving the teacher, the learner and peers rather than a teacher-directed activity. The study recommends how continuous professional learning initiatives can design initiatives that integrate research-based knowledge of children’s learning of early grades mathematics.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».