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Enregistrement W4312132683 · doi:10.54097/hbem.v4i.3506

The ZPD Perspective on Teachers' Question-Answer Strategies In Mathematics Classroom

2022· article· en· W4312132683 sur OpenAlexaff
Yujie Jiang, Yihan Wu, Xiyun Sha, Yuchun Xu

Notice bibliographique

RevueHighlights in Business Economics and Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZone of proximal developmentPerspective (graphical)Class (philosophy)Mathematics educationConversationSelection (genetic algorithm)Process (computing)Computer sciencePsychologyPedagogyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As teaching methods continue to change, the ability of students to think and solve problems autonomously has become one of the main focuses of teaching, and therefore teachers' question answering strategies have become essential. Many researchers have raised the importance of the zone of proximal development theory in question answer strategies, but few have summarized the specific type of question-answer strategies need to be used in different scenarios. For this reason, this paper will research on teacher question-answer strategies in mathematics classrooms from the perspective of ZPD. A case study was conducted based on two videos of mathematics class, and qualitative analysis was conducted through conversation analysis transcript. Research shows that the selection of question-answer strategies is related to identifying the zone of proximal development of students. If students’ questions are in their ZPD, then teacher will allow learners to explore the solution on their own and will follow up by asking more questions to students. On the other hand, answers should be provided directly for removing meaningless barriers that restricts discovery. Having different question-answer strategies is to balance learners’ cost of learning in the discovery process. This will enhance students to be autonomous learners by reaching achievable learning goals at potential developmental levels.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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