A Comparative Study of Mathematics Curriculum Frameworks Among Countries in the World
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mathematics education serves as a critical foundation for fostering analytical thinking, problem-solving skills, and innovation in an increasingly interconnected world. This study conducts a comparative analysis of mathematics curriculum frameworks in six countries renowned for their educational excellence: Finland, Singapore, Japan, South Korea, Canada, and the United States. Using a qualitative research design and document analysis, the study examines the philosophical underpinnings, content structure, pedagogical approaches, and assessment practices of these frameworks. Findings reveal diverse educational philosophies shaped by cultural, social, and economic contexts. Finland emphasizes holistic, student-centered learning; Singapore prioritizes mastery through the Concrete-Pictorial-Abstract approach; Japan focuses on collaborative problem-solving; South Korea adopts a rigorous, exam-oriented system; Canada promotes inquiry-based and flexible provincial curricula; and the United States ensures consistency through the Common Core Standards. The study highlights best practices such as Finland’s emphasis on equity, Singapore’s mastery learning model, and Japan’s collaborative methods, while also identifying challenges in exam-driven systems like South Korea. The research underscores the need for adaptable curriculum frameworks, especially in the wake of the COVID-19 pandemic, to ensure equitable access to quality education and effective integration of technology. This comparative analysis provides actionable insights for enhancing mathematics education worldwide and lays the groundwork for future studies on integrating global best practices into localized educational contexts.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle