Contribution of the Analysis of the Mathematical Concordance to Understand the Teachers’ KTMT
Notice bibliographique
Résumé
Technology is recognized by its potential to promote mathematical learning. However, achieving this potential requires the teachers to have the knowledge to integrate it properly into their practices. Several authors have intended to characterize the teachers’ knowledge and developed several models, but this approach has often been criticized by its static approach, not attending neither valuing the teachers’ practice. In this study we adopt the KTMT – Knowledge for Teaching Mathematics with Technology model, assuming the teachers’ practice as the main scenario of analysis. We focus on the options guiding the teachers’ decisions when confronted with a situation of lack of mathematical concordance while teaching functions. The situations of lack of mathematical concordance (i.e., situations where the mathematics addressed by the students is different from the one intended by the teacher) are assumed as rich and encapsulating the potential to reveal significant aspects of the teachers’ KTMT. The main goal of the study is to understand what domains of the teachers’ KTMT are highlighted in these circumstances. A qualitative methodology is adopted and one episode of one 10th grade teacher’s practice is analyzed, based on the KTMT model. The conclusions reached show the relevance of different knowledge domains, but emphasize the Mathematics and Technology Knowledge (MTK). They also raise questions about the impact of the specific technology being used on the teachers’ KTMT.
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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 | 0,020 |
| 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 | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».