Integrating Indigenous Knowledge and Culturally based Activities in South African Mathematics Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
Culturally based activities embedded within indigenous knowledge, in general, may be used to support the teaching of mathematics in multicultural classes. The article reflects on research that has been conducted with twenty-five post-graduate students studying Mathematics Education at one university in KwaZulu-Natal, South Africa. These post-graduate students were also practicing mathematics teachers at schools. The study explored the use of indigenous knowledge and culturally based activities by post-graduate students in schools while teaching mathematical concepts. The theory of Realistic Mathematics Education framed this qualitative, interpretive study which used a questionnaire, lesson observations and semi-structured interviews to generate data. Qualitative data were analysed inductively and thematically. The findings reveal that the participants needed to understand indigenous knowledge to integrate culturally based activities in mathematics lessons. Secondly, culturally based activities established on indigenous knowledge scaffolded mathematics lessons and promoted the understanding of mathematical concepts to make learning more meaningful and relevant. Thirdly, this study provides examples of good practice to support teachers in integrating classroom activities and activities outside the classroom, ensuring that mathematical concepts learned in classrooms are not done in isolation but take into account learners’ authentic experiences in various settings. Finally, by integrating indigenous knowledge and culturally based activities in the mathematics curriculum, learners interacted and engaged more freely within the educational context. Similar studies could be conducted at universities internationally. Implications for mathematics teachers, mathematics teacher educators and mathematics curriculum developers globally are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».