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Enregistrement W4237269504 · doi:10.22215/etd/2013-10031

"Give me one reason why this is true": A multimodal investigation of the strategies used by university teachers of mathematics to elicit responses from students

2013· dissertation· en· W4237269504 sur OpenAlexaff
Chloe Fogarty-Bourget

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationCoding (social sciences)Thematic analysisPsychologyQualitative researchPedagogySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to broaden the current understanding of undergraduate university mathematics teaching by conducting a multimodal analysis of video-recorded segments of classroom teaching by an experienced professor and a less experienced Teaching Assistant (TA).The study focuses on the participants" use of discursive strategies and multimodal features including gestures, gaze, and facial expressions, as they are used to elicit responses from students and promote participation in the classroom.The analysis is conducted through the qualitative multimodal thematic coding of video-recorded segments, and audio transcripts, and with the quantitization of the participants" strategies used to elicit student responses.Findings show that despite variance in the teaching location, educational backgrounds, and levels of experience of the participants, the discursive and multimodal strategies that they used during teaching are remarkably similar; in other words, the participants use the same genre of teaching undergraduate mathematics.Findings also reveal subtle differences between the teaching practices of the experienced professor and less experienced TA. Conclusions present undergraduate mathematics teaching as a complex, multimodal, and wholly interactive genre of teaching.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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