Knowledge of mathematical symbols goes beyond numbers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The written language of mathematics is dense with symbols and with conventions for combining those symbols to express mathematical ideas. For example, reading a factored polynomial function such as f(x) = x²(2x + 15) requires the knowledge that parenthesis can be used to signify function notation in one context and multiplication in another. Mathematical orthography is defined as orthographic knowledge of symbolic mathematics. It entails both knowledge of discrete mathematical symbols and the conventions for combining those symbols into expressions and equations. The ability to read text written in the base-ten system, comprised of digits and conventions for combining digits to express whole and rational quantities, is an important aspect of mathematical orthography. However, success in secondary and post-secondary programs requires more advanced mathematical orthography. The goal of this research was to determine if a simple and novel measure of mathematical orthography captures individual differences in adults’ mathematical skills. Mathematical orthography was measured with a timed dichotomous symbol decision task. Adults (N = 58) discriminated between conventional and non-conventional combinations of mathematical symbols (e.g., x² vs. ²x; |y| vs. ||y). The mathematical symbol decision task uniquely predicted individual differences in whole-number arithmetic, fraction/algebra procedures, and word problem solving. These findings suggest that the symbol decision task is a useful index of symbol associations in mathematical development and, thus, provides a tool for understanding the role of mathematical orthography in individual differences in adults’ mathematical skills.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle