Mathematics: A Place of Loving Kindness and Resilience-Building
Notice bibliographique
Résumé
Places of mathematical learning are not always places of loving kindness. Instead, they are sometimes loci of undetected cultural violence (Galtung, 1969) and associated harm. We explore how Cousin’s (2015) interpretation of love in the context of early years relates to building mathematical resilience across the lifespan. Our interpretation of loving kindness in the context of older learners includes unconditional positive regard (Rogers, 1961) and the explicit building of this into the classroom milieu. Education is understood in this work in a broad sense, not only as a means of acquiring knowledge and skills, but also an arena for making connections and gaining a shared understanding about what it is to be human (Tagore, 1933). One of the tools found helpful in the practice of loving kindness, especially where learners have experienced significant prior harm, is the growth zone model (Lugalia, Johnston-Wilder, & Goodall, 2013), informed by the hand model of the brain (Siegel, 2010) and the relaxation response (Benson, 2000). With unconditional positive regard, and with such tools, learners may be empowered to become less avoidant and more engaged with mathematics. They may also acquire resilience, including coping skills, to on greater challenges, once perceived as dangerous. Loving kindness in mathematics is enabling.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».