Systematics review of the interdisciplinary exchange among mathematics education and neuroscience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents systematic survey of empirical studies that implement neurocognitive tools to study mathematical processing, learning and problem solving. The survey comprised three stages: identification, screening, and analysis. The search was restricted to English-language papers published in research journals. Of a total of 35,692 records that were identified initially, 598 papers were found eligible for precise data analysis through screening procedure. The bibliometric analysis focused on publication years, journals and authors as well as on collaboration between the researchers. In the content analysis, along with the analysis of neurocognitive tools used in the studies, we screened the papers for the groups of research participants; mathematical topics, concepts and skills examined in the studies. We found that there has been tremendous growth in the past decade in the use of neurocognitive tools to research mathematics learning. The most commonly used tools are the fMRI, EEG, and eye tracking, while use of tools such as GSR and fNIRS remains highly uncommon. There is a strong focus on studying arithmetic, and a recent trend toward examining problem-solving skills, but higher mathematics learning and equation solving remain under-researched. Finally, we found that despite the immense growth in neuroscience research relevant to mathematics education, few studies of this type are published in mathematics education journals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».