Strategic competence for multistep fraction word problems: an overlooked aspect of mathematical knowledge for teaching
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prior work on teachers’ mathematical knowledge has contributed to our understanding of the important role of teachers’ knowledge in teaching and learning. However, one aspect of teachers’ mathematical knowledge has received little attention:strategic competence for word problems.Adapting from one of the most comprehensive characterizations of mathematics learning (NRC, 2001), we argue that teachers’ mathematical knowledge also includes strategic competence, which consists ofdevising a valid solution strategy,mathematizing the problem(i.e., choosing particular strategies and presentations to translate the word problem into mathematical expressions), andarriving at a correct answer(executing a solution) for a word problem. By examining the responses of 350 fourth- and fifth-grade teachers in the USA to four multistep fraction word problems, we were able to explore manifestations of teachers’ strategic competence for word problems. Findings indicate that teachers’ strategic competence was closely related to whether they devised a valid strategy. Further, how teachers dealt with known and unknown quantities in their mathematization of word problems was an important indicator of their strategic competence. Teachers with strong strategic competence used algebraic notations or pictorial representations and dealt with unknown quantities more frequently in their solution methods than did teachers with weak strategic competence. The results of this study provide evidence for the critical nature of strategic competence as another dimension needed to understand and describe teachers’ mathematical knowledge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».