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Enregistrement W4413615435 · doi:10.37119/ojs2025.v30i2.837

Strength-Based Pedagogies in Mathematics Education: “I Like Being Your Little Teacher”

2025· article· en· W4413615435 sur OpenAlexvenueno aff
Kaja Burt-Davies, Annica Andersson

Notice bibliographique

Revuein education · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges Forskningsråd
Mots-clésMathematics educationPedagogyMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a strength-based, cross-age mentorship program where second and sixth-grade students in a multicultural primary school collaborate in mathematics. The sixth-grade students serve as mentors/tutors for the younger students. Drawing on positioning theory and storylines, we have focused on the mentor’s outcome, specifically how the program can help mentors position themselves as mathematics learners. The study presented is a single study based on observations and subsequent interviews with twenty students and their two teachers. The identified storylines suggest that well-structured strength-based cross-age collaboration in mathematics can create learning-focused relationships and learning contexts that enrich mentors (and mentees) both socially and academically. In this strength-based learning environment, mentors are valued for their personal strengths and mathematical proficiency, allowing them to experience a sense of achievement and pride. Keywords: strength-based pedagogies, cross-age collaboration, multicultural mathematics education, positioning theory, mentoring, classroom tensions

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,398 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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