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Enregistrement W3089247660 · doi:10.1186/s41239-020-00215-0

Teaching undergraduate mathematics fully online: a review from the perspective of communities of practice

2020· review· en· W3089247660 sur OpenAlexaff
Sven Trenholm, Julie Peschke

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Educational Technology in Higher Education · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Mathematics educationModalitiesOnline teachingCommunity of practiceFace (sociological concept)PedagogySociologyComputer scienceMathematicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The use of fully online (FO) mathematics teaching has been increasing worldwide. Despite claims and findings that mathematics is more challenging to teach FO than face-to-face (F2F), we know little about FO mathematics teaching. In this paper, we address this gap by working to elucidate the differences between teaching in the FO and F2F modalities. We do this by examining FO and F2F teaching from the perspective of Communities of Practice (Wenger, Social learning systems and communities of practice, 2010) by comparing and contrasting current FO practices (or “ways of doing”) in thegeneralundergraduate education communitywithcurrent F2F practices in the undergraduatemathematicscommunity. We identify six key differences between the two paradigms, which we recast to spotlight areas for technological and pedagogical development.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,404 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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