Unifying dialogic learning and mathematics learning: A discursive lens for the study of dialogic mathematics peer learning
Notice bibliographique
Résumé
Background Although it has been suggested that peer interactions that are meaningful both mathematically and dialogically are rare, not much is known about them. We draw on commognition to suggest a unified definition of dialogic mathematics peer learning as a peer interaction including two features: (a) a shift from familiar ways and rules of doing mathematics to newer, more developed ones; (b) openness to and critical engagement with each other’s suggestions that involves reliance on the more developed rules.Method We empirically demonstrate the affordances of the suggested lens by micro-analyzing five dyadic interactions of middle-school students working on a geometric task designed to encourage a shift from familiar visual/configural ways of doing geometry to more developed deductive ones.Findings Only one out of the five interactions included both features of dialogic mathematics peer learning; three interactions lacked both features; and one interaction included the openness and critical engagement feature but still not the mathematical shift feature.Contribution The paper provides discursive conceptual and methodological tools for examining the intersection between two important strands of the learning sciences—mathematics learning and dialogic learning—as well as empirical and practical conclusions that foreground the complexity and fragility of this intersection.
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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 | 0,017 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,107 |
| Communication savante | 0,017 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».