An exploration of pre-service elementary teachers' mathematical knowledge for teaching
Notice bibliographique
Résumé
AbstractMathematical knowledge for teaching, or MKT, is a critically important knowledge of mathematics unique to teachers and teaching. One aspect of MKT, specialized content knowledge (SCK), involves the ability to interpret nonstandard student solutions, represent relevant mathematical content non-symbolically, and explain standard math algorithms (Ball, Thames, & Phelps, 2008). A number of measures are currently available to those seeking to assess teachers' SCK, and still, this knowledge domain has "yet to be fully mapped" (Hill, 2010, p. 537). Nowhere is this lack of mapping more apparent than among pre-service teachers, who, due to a lack of teaching experience, are likely to exhibit SCK that is markedly different from that displayed by their in-service counterparts (Hill, 2010). Teacher practices and dispositions, while not a part of existing frameworks for SCK, are likely to play a key role in shaping the nature of this unique mathematical knowledge. This study sought to examine the nature of 11 pre-service teachers' specialized content knowledge, practices, and dispositions through the use of hour-long structured interviews (Ginsburg, Jacobs, & Lopez, 1998). In each interview, study participants were asked to interpret non-standard student solutions to two math problems, one involving a comparison of fractions and another involving multi-digit multiplication. Data gathered in this study indicate that pre-service teachers, unlike experienced teaching professionals, require greater support in two key aspects of SCK: generating non-symbolic representations and interpreting non-standard student solutions (Hill, 2007; Hill, 2010). Additionally, it would appear as though pre-service teachers would benefit from efforts to foster a flexible disposition, as such flexibility appears to augment one's specialized content knowledge (Hill. Dean & Goffney, 2007). The results of this study will inform teacher educators, who must make difficult choices when deciding how to design courses so as to make efficient use of what little time they are given to prepare pre-service teachers (Ball, Sleep, Boerst, & Bass, 2009; Hill, 2010; Kajander, 2010).Keywords: mathematical knowledge for teaching, specialized content knowledge, disposition, pre-service teacher
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».