A Math Ed Take on Humble Humour A Review of Matt Parker’s Humble Pi: When Math Goes Wrong in the Real World
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
If anything, it was a few years of teaching grade eight home economics classes that made the situation very clear to me. There were the spectacular cooking disasters, like the group that while making a chocolate cake from scratch somehow switched the measurements for the salt and the sugar. Not only did they end up with a product that even a growing grade eight boy wouldn’t eat, but the cake actually erupted in the oven while it was baking. But there were also the smaller, more telling moments. I’d see a group from across the room that had come to a standstill. I’d approach and discover that kids who had been acing their math tests all year long found themselves unable to agree on the result of halving 1¾ cups of flour and were now all staring at their measuring cups in silence. Put a fraction calculation out of context on a piece of paper, these students were golden; faced with actual ingredients and tools under the flickering fluorescent lights of our home economics lab, they were flummoxed. While the Great Cake Explosion was a once-in-acareer lowlight (although it’s a good story, I ended up being the one who had to clean that oven), unfortunately, the measuring cup situation happened at least once each term, where it was apparent the students had little feel for the math they were doing back in math class.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle