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Enregistrement W3096367245 · doi:10.1080/0020739x.2020.1837400

Towards an ecosystem for computer-supported geometric reasoning

2020· article· en· W3096367245 sur OpenAlexaff
Zoltán Kovács, Tomás Recio, Philippe R. Richard, Steven Van Vaerenbergh, M. Pilar Vélez

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mathematical Education in Science and Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMathematics Education and Teaching Techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceContext (archaeology)Set (abstract data type)Process (computing)Path (computing)Management scienceMathematics educationMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we explore automated reasoning tools (ART) in geometry education and we argue that these tools are part of a wider, nascent ecosystem for computer-supported geometric reasoning. To provide some context, we set out to summarize the capabilities of ART in GeoGebra (GGb), and we discuss the first research proposals of its use in the classroom. While the design and development of ART have been embraced already by several teams of mathematics researchers and developers, the educational community, which is an essential actor in this ecosystem, has not provided sufficient feedback yet on this new technology. We therefore propose a concrete path for incorporating ART in the classroom. We outline a set of necessary procedures towards this goal, and we include a discussion on the benefits and concerns arising from the use of these automated tools in the mathematical learning process.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0140,030
Science ouverte0,0030,018
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,367 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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