New Challenge for Initial Training of Mathematics Teachers: The Planning Phase of Mathematics Distance Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The scientific literature identifies five challenges related to training teachers: the basics of the constructivist approach, the problematization of mathematical knowledge to be taught, the promotion of interdisciplinarity, the use of digital pedagogical resources in planning teaching, and new skills to be developed due to the arrival of artificial intelligence. Considering the COVID-19 pandemic, it is appropriate to consider a sixth challenge, notably, training teachers capable of delivering mathematical distance learning courses focused on students’ conceptual understanding. It therefore is necessary to link the stakes of initial training with that of distance learning, which can enhance conceptual understanding. Linking the need to construct knowledge among students with technological tools used for distance learning allows new challenges faced in the planning of mathematics teaching to be highlighted. These new challenges give rise to the anticipation genesis that helps in situating the planning of mathematics teaching between three variables: artifact variables, arrangement variables, and variables related to the nature of the data to be used. These variables are a major asset for the training of the preservice mathematics teacher. Their study in this article allows us to recognize that the choice of technological tools to be used in mathematics distance learning depends greatly on the conceptual analysis of the mathematical knowledge to be taught. This study shows that it is important to rethink and question distance learning for each mathematical concept.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle