MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407965751 · doi:10.29333/mathsciteacher/16057

Students’ perception on blending mathematics teaching with kindness

2025· article· en· W4407965751 sur OpenAlexaffabout
Nagham M. Mohammad, Daniel Kraus, Geordie Richards, Erin McCubbin

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematics and Science Teacher · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematics Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKindnessPerceptionMathematics educationPsychologyMathematicsPhilosophyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper showcases the effectiveness of integrating deliberate acts of kindness (DAKs) into mathematics education at the university level. Kindness was incorporated into engaged labs, mid-class online quizzes, small-group collaboration, and final grade calculations. Instructors also learned students’ names, valued their input, and shared personal anecdotes. We analyse both qualitative and quantitative survey responses from 248 first-year students of an introductory calculus class at a large Canadian university. This study explores the interplay among student perceptions of school kindness, active and effective learning, classroom supportiveness, optimism, prosocial and social goals, life satisfaction, and academic self-efficacy. The results show that instructors’ caring behaviours were correlated with positive perceptions of instructor kindness. Furthermore, students of empathetic caring instructors had significantly higher school kindness scale scores. The insights from this study motivate educators to incorporate DAKs into their teaching to enhance student well-being. Additionally, these findings can inform future pedagogical studies and foster advancements in pedagogy research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Mathematics and Science TeacherMême sujetMathematics Education and PedagogyTravaux en français237 207