Reframing Coding as “Mathematization” in the K–12 Classroom: Views from Teacher Professional Learning
Notice bibliographique
Résumé
There is now a growing body of literature that argues for the use of computational programming and modelling in K–12 science classrooms. However, one of the common pedagogical challenges of using computational modelling in the classroom is the overhead of learning programming, which interrupts curricular flow because it requires specialized technical knowledge. In this article, our goal will be to illustrate a pathway for integrating computational modelling and programming in the science classroom for teachers with little or no background in programming. Drawing upon our findings from an ongoing series of design-based professional learning sessions with 56 teachers in K–12 public and charter schools in Alberta organized by the Galileo Educational Network, we will argue that (a) when teachers, with little or no background in programming, view programming as a way to “mathematize” the world, they can visualize and implement seamless integration of programming and modelling with their science curricula; and (b) the use of multiple and complementary forms of programming and modelling (e.g., physical, virtual and embodied) can facilitate such integration.
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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 | 0,017 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,055 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».