MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7036262415

Að sníða nemendum stakk eftir vexti : kennsla nemenda sem eiga í erfiðleikum með stærðfræðinám

2018· dissertation· is· W7036262415 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSkemman · 2018
Typedissertation
Langueis
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFish Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScanning electron microscopeMorphology (biology)Deposition (geology)Confocal laser scanning microscopy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Það getur verið snúið verkefni fyrir kennara að finna leiðir til að styðja nemendur, sem eiga í erfiðleikum með stærðfræðinám, við að auka hæfni sína í stærðfræði. Nemendur, sem ítrekað hafa upplifað ósigur í námi, telja sér oft trú um að stærðfræði sé námsgrein sem sumir hafa á valdi sínu og aðrir ekki. Þeir álíta að þeir hafi ekki það sem þarf til að verða góðir í stærðfræði og sjá ekki tilgang með náminu. Tilgangur rannsóknarinnar, sem hér fer á eftir, er að auka þekkingu og dýpka skilning á reynslu kennara af því að vinna með nemendum sem eiga erfitt með stærðfræði. Leitað var svara við eftirfarandi spurningu: Hver er reynsla kennara af því að vinna með nemendum sem eiga erfitt með stærðfræðinám?
\nTil að svara rannsóknarspurningunni var valin fyrirbærafræðileg aðferð, Vancouver-skólinn, sem ætlað er að auka skilning á mannlegum fyrirbærum. Átta kennarar voru þátttakendur í rannsókninni og byggðust viðtölin upp á opnum spurningum. Fjögur meginþemu komu fram: 
\na) Nemendum, sem eiga í erfiðleikum með stærðfræðinám, er oft kennt í annarri stofu en bekkjarstofu, því það þjónar hagsmunum þeirra betur. 
\nb) Að finna sínar eigin lausnaleiðir hefur jákvæð áhrif, bæði á námsgleði og námsárangur nemenda sem eiga í erfiðleikum með stærðfræðinám, einnig í hópavinnu nemenda sem búa yfir ólíkri hæfni í stærðfræði.
\nc) Ýmsir þættir hafa áhrif á að flestir nemendur vinni með sama námsefni í stærðfræði. 
\nd) Í stærðfræðikennslu nemenda, sem eiga erfitt með stærðfræðinám, er mikil áhersla lögð á vellíðan þeirra, en eitt það erfiðasta sem stærðfræðikennarar standa frammi fyrir er uppgjöf nemenda.
\nLeiðir til úrbóta og hugmyndir að framtíðarrannsóknum voru reifaðar og sú ályktun dregin að fara þyrfti markvisst inn í skólasamfélagið með fræðslu um nýjustu rannsóknir sem snúa að stærðfræðinámi. Fræðslan þyrfti að ná til nemenda, foreldra, kennara, skólastjórnenda og annarra starfsstétta sem koma að stærðfræðinámi nemenda

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,223 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSkemmanMême sujetFish Biology and Ecology StudiesTravaux en français237 207