Bridging Gaps: Pre-Service Mathematics Teachers’ Handling the Difficulties in Posing Real-World Mathematical Problems
Notice bibliographique
Résumé
Real-world mathematical problem (RWMP) solving and posing are important aspects of teaching and learning mathematical modelling, as well as developing a mathematization disposition for both teachers and students. Several researchers have explored blockages or difficulties in such modelling processes and in problem posing. However, prior research has identified difficulties that the pre-service mathematics teachers (PSMTs) encountered when they tried to pose a modelling problem by choosing the general topic themselves, as there is little known about possible obstacles that PSMTs can encounter when trying to pose a real-world problem relevant to a given mathematical topic. The current study explored the difficulties encountered by PSMTs in a RWMP-posing activity. The target group was 23 PSMTs with prior experience in mathematical modelling and mathematical problem posing. The findings showed that the PSMTs struggled with: (a) task organization, which involved selecting and understanding mathematical knowledge; (b) specialized content knowledge, which included a lack of real-world knowledge and difficulty in connecting mathematical concepts to real-world contexts; and (c) individual considerations of aptness, which encompassed authenticity, interest, complexity, language, and relevance to task organization. The PSMTs applied various strategies to complete the posing task, such as using problem-posing and solving heuristics, adapting existing problems, sharing and discussing with friends, and considering the perspective of a typical student. The implications of these findings should help in developing preparatory instructional practices for mathematics teachers.
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».