Editorial: Psychology and mathematics education
Notice bibliographique
Résumé
We use numbers and fractions every day, for example when we are doing our shopping or baking a cake. But mathematics is, of course, much more: it is the language of science, or, to use Galileo's words, “the book of Nature is written in mathematical language” (Galileo, 1623) and some mathematical competencies beyond basic arithmetic are required in most professions. Basic mathematics, i.e., elementary arithmetic, elementary geometry and some elements of calculus, is taught in school, not just for everyday life, but as a tool for many different professions. In school, however, mathematics is either “loved” or “hated”, as Hersh and John-Steiner masterfully describe in their book “Loving and Hating Mathematics” (Hersh and John-Steiner, 2010). Research in mathematics education has definitely contributed to reducing school students' hatred of mathematics and this reduction may be seen as one of its many goals. In contrast with mathematics, the field of mathematics education is strongly interdisciplinary; the closest field to influence it directly is psychology. In fact, mathematics education is consistently shaped by both behavioral and cognitive perspectives, since so many factors—the power of visualizations, the effect of representation formats, but also factors like gender, self-efficacy, etc.—influence and sometimes determine students' performance. Our aim for this Research Topic and for the collection of papers we are now publishing has thus been to illustrate the relevance of such various psychological perspectives for mathematics education using the contributions of colleagues from around the world. All the contributions we have collected address these interdisciplinary perspectives explicitly or implicitly.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,029 |
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 ».