Next directions in measurement of the home mathematics environment: An international and interdisciplinary perspective
Notice bibliographique
Résumé
This article synthesizes findings from an international virtual conference, funded by the National Science Foundation (NSF), focused on the home mathematics environment (HME). In light of inconsistencies and gaps in research investigating relations between the HME and children's outcomes, the purpose of the conference was to discuss actionable steps and considerations for future work. The conference was composed of international researchers with a wide range of expertise and backgrounds. Presentations and discussions during the conference centered broadly on the need to better operationalize and measure the HME as a construct - focusing on issues related to child, family, and community factors, country and cultural factors, and the cognitive and affective characteristics of caregivers and children. Results of the conference and a subsequent writing workshop include a synthesis of core questions and key considerations for the field of research on the HME. Findings highlight the need for the field at large to use multi-method measurement approaches to capture nuances in the HME, and to do so with increased international and interdisciplinary collaboration, open science practices, and communication among scholars.
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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 | 0,158 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,030 |
| Communication savante | 0,018 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».