Report on a US-Canadian Faculty Survey on Undergraduate Linear Algebra: Could Linear Algebra Be an Alternate First Collegiate Math Course?
Notice bibliographique
Résumé
and 2015 [5]) and a rapid rise of interdisciplinary data science, with accompanying linear algebra curricular recommendations [1,6,10,15] that include, for example, exposure to the singular-value decomposition (SVD) and its popular cousin, principal components analysis (PCA).In 1993, the Linear Algebra Curriculum Study Group (LACSG [4]) published recommendations for a first course in linear algebra -emphasizing the importance of serving client disciplines and decreasing emphasis on abstraction by focusing on matrices, with a recommended core set of topics consisting of: operations on matrices, linear systems, determinants, properties of R n , eigenvectors and eigenvalues, and orthogonality.Recently, the National Science Foundation provided financial support to convene LACSG 2.0, bringing together experts on the teaching and learning of linear algebra along with representatives from client disciplines.Their forthcoming recommendations additionally emphasize the importance of linear maps, their compositions and inverses, as well as diagonalization and the singular value decomposition [12].Topics recommended for a second course by this group include an abstract treatment of vector spaces, matrix factorizations, inner product spaces, finite-dimensional spectral theorem, pseudo-inverses, operators, and Jordan form.The teaching of linear algebra, we note, has received considerable attention as a topic of research [7,14].We complement the above body of work with two useful perspectives.First, our survey, which gathers data on topic coverage and client populations, situates the above recommendations (and ours) in the context of what is
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,004 |
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 ».