Notice bibliographique
Résumé
How do students make sense of fractions?Formal fraction knowledge begins when students start mapping fractions shown visually (e.g., area models), with symbols (e.g., ¾) and with words (e.g., three-quarters).Students were recruited from three schools that service rural and smalltown communities.Participating students in grade 4 (N=64) and grade 6 (N = 66) completed measures of cognition, language, and three novel measures developed for this study: mathematical vocabulary, orthography (i.e., the conventions for writing symbolic math), and fraction mapping.Five months later, their conceptual fraction skills (i.e., mapping, word problems and number line) were measured.I used two analytical approaches to examine the role of fraction mapping as students acquire conceptual fraction knowledge.In Study 1 (Chapters 4 and 5), I tested a path model in which mathematical vocabulary and orthography predicted fraction mapping, and fraction mapping predicted conceptual fraction skills.The model was largely supported for both grade 4 and grade 6.Moreover, mathematical vocabulary also predicted conceptual fraction skills for sixth graders.Thus, once students have sufficient knowledge of fraction mappings, other skills such as mathematical vocabulary may contribute more strongly to students' knowledge of fraction concepts.In Study 2 (Chapter 6), I used latent profile analysis to group students based on their fraction number line estimation.Three groups emerged.Relational estimators had the most advanced fraction concepts because they viewed the fraction as a unit.Compared to the other groups, relational estimators were more likely to be in sixth grade, have better mapping skills and more accurate whole number line estimation.Whole-component and denominator estimators, respectively, interpreted the fraction based on the magnitudes of both components (i.e., the numerator and denominator) or just the denominator.Only fraction mapping skills
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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 | 0,002 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».