Why doesn't it add up? A narrative inquiry into teachers' experiences with math
Notice bibliographique
Résumé
The success rates in mathematics education in Canada has been the cause of concern and some controversy.Although Canada has recently scored relatively high on the mathematics section on Programme for International Student Assessment (PISA), a disproportionately low number of Canadian students go on to enroll in math programs in post-secondary education.The aim of this study was to try to determine whether or not there is a relationship between the experiences elementary math teachers had with math when they were students, and the way they teach math in their classrooms.In order to achieve this overall objective, the following research questions framed this study: (1) how does a teacher's personal experience with math (as a student/in life) contribute to his/her instructional practices, and (2) what training/education/experiences lead to a successful math teacher?Six elementary, non-specialist math teachers were interviewed, and through a narrative inquiry approach, were encouraged to share their personal stories about their experiences with mathematics as learners and teachers.The themes that emerged from the interviews include: (1) many elementary teachers had negative experiences with math as students, (2) many elementary teachers received ineffective teacher training, (3) elementary teachers often carry those negative experiences into their practice, and (4) change will need to come in the form of fun and understanding.Based on its findings, this study suggests the following considerations: (1) preservice elementary teachers complete math competencies as a prerequisite for their teacher training programs, (2) teacher training programs offer math curriculum courses with opportunities to increase pedagogical content knowledge, (3) school districts offer professional development opportunities in math that include local and recognized math "experts" to work with small groups of teachers over a prolonged period of time.v Running Head: WHY DOESN'T IT ADD UP? Chapter Four.Research Findings………….…………………………..…………………………49 A. Introduction…………………………………………………………………………..49 B. Study Findings……………………………………………………………………….49 C. Research Question 1…………………………………………………………………50 1. Theme 1………………………………………………………………………….50 2. Theme 2………………………………………………………………………….52 3. Theme 3………………………………………………………………………….54
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».