Change in mathematics education during a time of crisis: Reflections through the lens of complexity constructs
Notice bibliographique
Résumé
The year 2020 will be remembered as the time when the COVID-19 pandemic swept the world. Almost overnight, all educational activities pivoted to online platforms and teaching and learning was navigated in uncharted terrains. In mathematics education, concerns about sustaining online teaching and learning of mathematics have generated efforts in using digital technologies. In this paper, we use the lens of complexity theory and in particular the constructs of agents, interaction, dispersed control, and emergence to describe top-down and bottom-up mechanisms for change within the sudden shift to emergency remote teaching and learning. The authors’ collaborative work was carried out through online meetings discussing observations on and insights about their experience as mathematics teacher educators during the COVID-19 pandemic and traction data in three locally available online platforms. The main findings indicate two government-led, top-down initiatives, and three community-led bottom-up initiatives. The results suggest that mathematics teachers, mathematics teacher educators, and mathematics teacher consultants served as actors within the larger system. We discuss the possibilities and constraints of mathematics education in a time of crisis through the lens of complexity theory and offer trajectories for further research.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,040 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».