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Enregistrement W3092124859

La modelación e interpretación del enfriamiento en libros de texto de matemática para secundaria y universidad: unas consideraciones críticas

2019· article· es· W3092124859 sur OpenAlexaboutno aff
Honorina Ruiz Estrada, Wendy Loraine De León Zamora, Josip Sliško, Juan Nieto Frausto

Notice bibliographique

RevueLatin American journal of physics education · 2019
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Outcomes and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)HumanitiesPhilosophyGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

espanolEn este trabajo se analiza el uso de los cambios de temperatura (enfriamiento) en problemas matematicos de libros de texto del nivel secundario (Mexico) y universitario (Estados Unidos de America y Canada). Se presenta una evidencia experimental que pone en entredicho las supuestas situaciones reales que se exponen en aquellos documentos, evidenciando que el uso inapropiado del fenomeno de enfriamiento no es un sindrome mexicano sino que podria ser una “cultura global” que requiere mas atencion de la comunidad internacional dedicada a la educacion matematica. Se incluye una discusion de las implicaciones negativas que pueden llegar a tener el uso inapropiado de este contexto en la ensenanza y el aprendizaje de la matematica EnglishThis paper analyzes the use of temperature changes (cooling) in mathematical problems of textbooks of the secondary level (Mexico) and university level (United States of America and Canada). An experimental evidence is presented that calls into question the supposed real situations that are exposed in those documents, showing that the inappropriate use of the cooling phenomenon is not a Mexican syndrome but it could be a “global culture” that requires more attention from the international community dedicated to education mathematics. A discussion of the negative implications that may have the inappropriate use of this context in the teaching and learning of mathematics is included

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,346 · 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.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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