Notice bibliographique
Résumé
This two-phase study examined the educative features of upper elementary Eureka Math curriculum as well as examined take-up of those educative features in two classrooms at each grade level. Using an analytical framework based on Males (2011) and Quebec Fuentes and Ma (2018) in the first phase, I coded the educative features of a module at both the third- and fourth-grade levels for educative features for the category of content knowledge (Shulman, 1986) being addressed, the location of the feature in the lesson, and the type of guidance (Enactment or Rationale) being provided. An examination of the data in this phase revealed that most educative features addressed Pedagogical Content Knowledge for Mathematics Topics, was located in the Concept Development of the lesson, and provided guidance for enacting the feature. In the second phase, using two target lessons at each grade level, I identified key educative features to follow through the phases of curriculum use (Stein, Remillard, and Smith, 2007) in order to examine the take-up of those educative features by practicing teachers. An examination of the data in this phase revealed differences and similarities in take-up of educative features. In particular, differences in take-up of Enactment Guidance for Experiences seemed to heavily influence differences in take-up of Enactment Guidance for Facilitating Discourse and Enactment Guidance for Participation Structures. Additionally, similarities in take-up of Enactment Guidance for Representations and Enactment Guidance for Developing Mathematical Terminology were revealed across teachers at the same grade level. Implications for curriculum development and recommendations for further research are offered.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».