Didactic strategies for conceptual understanding and motivation in university mathematics: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The conceptual understanding and motivation for learning and teaching math constitute a challenge for didactic research at all levels of education. However, it is essential in higher education levels like the university, where achieving advanced reasoning and connecting the nature of math with professional applications is important. This systematic literature review analyzes peer-reviewed research published between 2000 and 2023, focusing on didactic and instructional strategies applied that enhance comprehension and engagement in undergraduate and higher mathematics education. Following PRISMA guidelines, we get a final analysis of 30 studies where the semiotic representations and gamification strategies are considered key strategies to achieve conceptual and motivated understanding of math in the context of higher education. Semiotic methods from Duval’s theoretical framework emphasize the coordination of symbolic, graphical, and algebraic registers to promote deep conceptual learning. As an active learning method, gamification is highly effective for enhancing student engagement and motivation, helping students overcome their apprehension toward mathematics. While most studies explored these strategies independently, this review identifies gaps in integrative approaches. It highlights the need for further research on their combined impact, especially when representational depth is aligned with motivational design. The 2000–2023 window captures the consolidation of semiotic frameworks and the expansion of ICT and gamification in higher mathematics education.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».