The use of a scriptwriting task as a window into how prospective teachers envision teacher moves for supporting student reasoning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of mathematical reasoning skills has increasingly been of focus for the teaching and learning of mathematics. This research utilizes a teaching simulation using the methodology of scriptwriting, in which prospective teachers are asked to complete a script of a dialogue from a classroom simulation involving fraction multiplication and division with justification, assisting fictional students to work through their difficulties and helping them to justify their reasoning. Such tasks allow for the examination of the prospective teacher moves to support student reasoning through their imagined action and choice of words. Scripts from forty-one prospective primary teachers were examined for the study, and five clusters based on the type of teacher move for supporting student reasoning were found. Overall, the prospective teachers emphasized the elicitation and facilitation of students’ ideas. The cluster analysis, however, provided a nuanced examination of the cohort’s teacher moves. While cluster one saw the highest incident of eliciting teacher moves, albeit only in the low potential category, clusters two and three mostly used facilitating teacher moves, but varied in their use of high and low potential moves. Cluster four concentrated moves on facilitating, eliciting, and responding to student reasoning . Cluster five employed teacher moves from all main categories, with some instances of high potential moves in all categories except extending student reasoning , which can better support reasoning. The prospective mathematics teachers’ scripts and the five clusters that were found during analysis are discussed with implications for future teacher education and the support of building mathematical reasoning.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».