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Enregistrement W4399729623 · doi:10.59333/mucin.e8.4

Formalizando las operaciones aritméticas como sistemas matemáticos mediante la Yupana y la Chakana.

2024· article· en· W4399729623 sur OpenAlexaff
Jorge Nelson Tejada Campos, Juana Dalila Huacha Álvarez, Idelso Alamiro Lozano Malca, Etelvina Pérez Lucano, Flor de María Huacha Álvarez

Notice bibliographique

RevueREVISTA MUCIN · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational methodologies and cognitive development
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubtractionMathematics educationMultiplication (music)Computer scienceAxiomProcess (computing)Division (mathematics)Object (grammar)MathematicsArithmeticArtificial intelligenceProgramming languageGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of the study » Formalizing arithmetic operations as mathematical systems by means of the Yupana and the Chakana» is to axiomatically design addition, subtraction, multiplication and division of natural numbers as mathematical systems using the Yupana, the Chakana and their applications to the teaching-learning process in regular basic education. Both instruments are emblematic symbols of the Inca Civilization; the Tawa Pukllay Method is the starting theoretical reference for the Yupana; on the other way, the direct experience in workshops with teachers and students allows to derive the scientific fundamentals with the Chakana, confirming in theory and practice successful, valid, reliable results that configure the theoretical proposal and its original and innovative didactic strategies related to complex mental games to learn mathematics. Undefined terms, axioms, theorems, definitions, specific language, applications for each object were developed; also, valuable didactic conclusions were deduced to maximize the learning of mathematics in the first grades of schooling. Keywords: Yupana, chakana, formalization, mathematical system

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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