MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6976891041 · doi:10.6084/m9.figshare.21091008

An analysis of the relationship between high-school pre-calculus and university calculus grades

2022· article· en· W6976891041 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematics Education and Programs
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalculus (dental)GlobeAdvanced PlacementHigher educationLongitudinal studyConnected Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First-year mathematics instructors at universities across North America and the globe have been noticing a decline in the mathematics skills and preparation of their incoming students, who have been failing out of first-year mathematics courses at alarming rates. Though some universities have implemented placement or diagnostic tests to measure students’ preparedness, many still use high school grades as the only indicator of readiness for university mathematics. However, researchers have questioned how effective these high school grades are at predicting success in university mathematics classes due to factors such as mis-aligned teaching methods, curriculum, and grade inflation. This study analyzes the relationship between grade 12 Pre-Calculus grades and first year university Calculus grades at a large Canadian university over the period from 2001–2015 in an attempt to quantify previous research in a large-scale, longitudinal manner. Results show that there is a significant disconnect between these grades, that the disconnect has been growing over time, and that it is is quite significant for students who are not performing well at the Calculus level. Recommendations moving forward include the implementation of placement examination in a wide-scale manner, and increased communication and collaboration between K-12 and university mathematics educators and administrators.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetMathematics Education and ProgramsTravaux en français237 207