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Enregistrement W2998559947 · doi:10.25071/1916-4467.40425

Renderings of Loving Kindness: Dialogic Engagements in the Mathematics Classroom

2019· article· en· W2998559947 sur OpenAlexaffvenue
Tasha Ausman

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association for Curriculum Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling, Therapy, and Family Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKindnessDialogicFeelingPsychologyPedagogyReflexivitySociologyAestheticsEpistemologyMathematics educationSocial psychologyPhilosophySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I imagine mathematics to be a place of loving kindness and dialogue. In completing the above prompt for this Special Issue of JCACS, I invoke a fraught history of teaching and learning, drenched in contradictory feelings of love, hate, sadness and joy. Though pedagogically rigorous, many days in my classroom have been marked by tension, anxiety, and even cruelty, in the name of producing elegant, beautiful solutions to cleanly explicated problems. Determined to change these dynamics, I embarked on a recent journey with my high school mathematics students to cultivate a mindfulness practice of loving kindness by exploring new ways to engage in dialogue and open up possibilities for self-reflexivity. In this paper, I offer a rhetorical analysis (Felman, 1982) of my pen-and-ink graphical journal entries from past and present, alongside student drawings and reflection cards that were the result of new dialogic approaches in teaching mathematics. Through an emerging loving kindness pedagogy, this work begins to reveal the kinds of defences that fill the playground of psychic life unfolding in the mathematics classroom, as well as possibilities for future learning.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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