Computational Thinking in Mathematics Education Across Five Nations
Notice bibliographique
Résumé
Computational Thinking (CT) has been declared as the basic literacy of the 21st century, as well as reading literacy and numeracy literacy. Awareness about the importance of ICT has been responded very well by various countries by including CT in the school curriculum. This study aimed to analyze the comparison of the integration of CT in mathematics education in 5 countries, namely China, Singapore, United Kingdom (UK), Canada and the United States of America (USA). This study used a systematic literature review method that was carried out with the PRISMA protocol. This study started from identifying the process, assessing, and interpreting all available research evidence. The design used is to summarize, review, and analyse 43 articles in the Scopus database that are very relevant to the research object. The results of the study found that, most research on the integration of CT in mathematics education had been conducted in the USA. The type of research conducted in China was dominated by quantitative research while in Canada and it tended to be qualitative. In China, UK, Canada and USA, most of the research was carried out at the Elementary School level, while in Singapore was carried out at the Junior High School level. This result implies valuable insights for policymakers and educators regarding effective strategies for integrating CT in mathematics 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».