The teaching and learning of mathematics at university level : an ICMI study
Notice bibliographique
Résumé
Preface. Section I: Introduction. Why the Professor Must be a Stimulating Teacher: Towards a New Paradigm of Teaching Mathematics at University Level C. Alsina. Changing Contexts in Tertiary Mathematics: Implications for Diversity and Equity R. Zevenbergen. Policy Issues J. Thomas. Policy Case Studies. Policy Issues Concerning Teaching at University Level in France J.-L. Dorier, V. Durand-Guerrier. Mathematics Education in Chinese Universities X. Longwan. Policy in Sweden A. Tengstrand. Section 2: Practice. Trends in Curriculum: A Working Group Report J. Hillel. Mathematical Teaching Practices at Tertiary Level: Working Group Report J. Mason. The Secondary-Tertiary Interface L. Wood. The Warwick Analysis Project: Practice and Theory L. Alcock, A. Simpson. Professional Development for Changing Undergraduate Mathematics Instruction H. Keynes, A. Olson. Scientific Debate in Mathematics Courses M. Legrand. Making Large Lectures Effective: An Effort to Increase Student Success K. Millett. University Mathematics Based on Problem-Oriented Student Projects: 25 Years of Experience with the Roskilde Model M. Niss. The Active/Interactive Classroom D. Smith. Departmental Profiles. Concordia University, Montreal, Canada J. Hillel. Eidgenossische Technische Hochschule, Zurich, Switzerland U. Kirchgraber. Universidad Nacional Del Literal, Santa Fe, Argentina N. Aguilera, R. Marcias. Universiti Teknologi Malaysia, Malaysia. University of Joensuu, Finland M. Pesonen. Section 3: Research. What Can We Learn from Educational Research at the University Level? M. Artigue. Purposes and Methods of Research in Mathematics Education A. Schoenfeld. TertiaryMathematics Education Research and its Future A. Selden, J. Selden. Research into the Teaching and Learning of Linear Algebra J.-L. Dorier, A. Sierpinska. APOS: A Constructivist Theory of Learning in Undergraduate Mathematics Education Research E. Dubinski, M. McDonald. Research on the Teaching and Learning of Calculus/Elementary Analysis A. Robert, N. Speer. Section 4: Mathematics and Other Disciplines. Revolution by Stealth: Redefining University Mathematics L. Steen. Mathematics and Other Subjects J.-P. Bourguignon. Trying the Impossible: Teaching Mathematics to Physicists and Engineers B. Kummerer. Do Not Ask What Mathematics Can do for Modelling. Ask What Modelling Can do for Mathematics! J. Ottesen. Section 5: Technology. Technology: A Working Group Report K. King, et al. Technology in College Statistics Courses J. Garfield, et al. Computer Algebra Systems in the Learning and Teaching of Linear Algebra: Some Examples J. Hillel. Reflections on the Sustained Use of Technology in Undergraduate Mathematics Education E. Muller. Finding a Role for Technology in Service Mathematics for Engineers and Scientists P. Kent, R. Noss. Section 6: Assessment. Assessing Undergraduate Mathematics Students K. Houston. Assessing Mathematical Thinking Via FLAG J. Ridgway, et al. Assessing Student Project Work C. Haines, K. Houston. Section 7: Teacher Education. Preparation of Primary and Secondary Mathematics Teachers: A Working Group Report H. Williams. Using Research to Inform Pre-Service Teacher Education Programmes T. Cooney. Mathematicians and the Preparation of Elementary Teachers C. Kessel, L. Ma. Mathematics Teachers' Education in France: From Academic Training to
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,004 |
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 ».