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Enregistrement W3165726454 · doi:10.9734/jsrr/2021/v27i330370

Implications of Philately in the Development of Mathematical Skills for the Primary Cycle

2021· article· en· W3165726454 sur OpenAlexaff
Mădălina Lupșe, Bogdan-Vasile Cioruța, Alexandru Leonard Pop

Notice bibliographique

RevueJournal of Scientific Research and Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMathematics Education and Teaching Techniques
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationRomanianCurriculumContext (archaeology)Class (philosophy)PoliticsMathematicsPsychologyPedagogyHistoryComputer sciencePolitical scienceArtificial intelligenceLinguisticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of mathematical skills for the primary cycle is a triple challenge in the current context of education in Romania. The first of the challenges is given by the fact that education has become an activity still unstructured with political movements and decisions, implicitly with the changes that have taken place in the ministerial apparatus. The second challenge is given by the methodological changes and of the school curriculum, which comes as a completion of the first challenge, and the third challenge is given by the weight of the teachers in making mathematics an attractive discipline. In this sense, the challenge for us is to show that this triple barrier can be overcome. As such, in the present study, a mixed-method of presenting the mathematical contents in the classroom is proposed, especially for the preparatory group, class I and II, through the prism of the instruments offered by the Romanian thematic philately. The results of the study are presented in the form of worksheets, of which we present only excerpts to summarize the possibilities arising from the association of philately with notions of mathematics training for the primary cycle.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
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