More Than Words: An Integrated Framework for Exploring Gestures’ Role in Bilinguals’ Use of Two Languages for Making Mathematical Meaning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gestures play a role in perception, production, and comprehension of language and have been shown to differ cross-linguistically and cross-culturally in aspects of performance and form-meaning relationships. Furthermore, gestures can serve as analytical tools to access tacit embodied-imagistic mathematical meanings that add to verbal-linguistic dimensions of meaning. At the same time, language plays important roles in interaction and cognition, influencing bilinguals’ learning of mathematics. Still, there is only very little research attending to the use of gestures of multilinguals as means to better understand the relationships between their language use and their mathematical thinking. This paper builds on research on multilingualism and on gestures—related and unrelated to mathematics education—to motivate and develop a framework for understanding better mathematics thinking and learning of multilinguals through integrating gesture analysis as related to languages, culture, and the use of registers. The application of this framework will be illustrated through two case studies in which we analyse interview data of a bilingual student and a bilingual mathematics teacher—focusing on gestures and language use while talking about the mathematical concept of ‘power’—or exponents—in Farsi (Persian) and in English. From analyzing the gestures’ form-meaning relations and their functions as related to hybrid language practices, we hypothesize on the vernacular and mathematical context as activated in both speech and gesture and on how it relates to mathematical meaning. From this, we draw practical implications for multilingual mathematical learning contexts and discuss implications for research on multilinguals’ mathematical thinking and learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».