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Enregistrement W4220966056 · doi:10.5430/jct.v11n3p30

A Model of Future Mathematics Teachers' Preparedness to Organize Mobile Learning for Schoolchildren

2022· article· en· W4220966056 sur OpenAlexvenueno aff
Landysh Sharafeeva

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Educational Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésPreparednessMathematics educationProcess (computing)Set (abstract data type)ReflexivityMobile deviceMobile technologyPsychologyComputer scienceMultimediaSociologyPolitical scienceWorld Wide WebSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Born in the digital world, children cannot imagine life without mobile devices and technologies, which contributes to the transformation of the education system. Mobile devices allow getting information on the Internet anywhere and at any time, the methodology of teaching subjects changes accordingly, the educational process becomes interactive. Mobile technologies and devices have an effective didactic and methodological potential, which requires targeted training of future teachers for their use in teaching activities. The purpose of the paper is to theoretically substantiate and develop a model for forming the readiness of a future mathematics teacher to organise mobile learning for schoolchildren. To create a model of future teachers' readiness for mobile education of schoolchildren, system-activity, personality-oriented and analytical approaches were applied. Analysis and generalisation of the research results of domestic and foreign scientists on this problem are the main research methods, as well as conceptual and terminological analysis and pedagogical modelling. The paper substantiates the relevance and necessity of purposeful preparation of future mathematics teachers to organise mobile education of schoolchildren. The concept of mobile learning of schoolchildren is clarified, its main features are determined. The readiness of future mathematics teachers to organise mobile learning of schoolchildren is considered as a set of motivational, personal, theoretical, activity and reflexive components, which allowed us to systematise and model the process of training teachers for this activity. The model presented by the author, the main components of which are conceptual, content, activity and reflexive blocks, reflects the peculiarities of a future mathematics teacher's readiness for mobile learning of schoolchildren. The developed model will allow us to reach a higher level of training of mathematics teachers, providing personal and professional development of students.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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