Vad är vardagsmatematik? : En studie om lärares uppfattning av begreppet vardagsmatematik och dess roll i undervisningen
Notice bibliographique
Résumé
Denna studie syftar till att undersöka några lärares definitioner av begreppet vardagsmatematik, samt om och i så fall hur de menar på att de använder vardagsmatematik i undervisningen. Metoden som har använts för att samla data till denna studie är kvalitativa, semistrukturerade intervjuer. Resultaten från analysen av intervjuerna redovisas inom tre olika kategorier: realism, användbarhet och kontext. Slutsatsen kring definitionen av begreppet är att alla lärare i många fall är samstämmiga. Alla lärare påpekade användbarheten i sin definition. Tre av fyra betonade realism men ingen betonade kontext. Det tillkom också en kategori, specifikt matematiskt innehåll och förmågor, då två lärares svar inte passade in i någon befintlig kategori. När det gäller användandet av begreppet i undervisningen var även här lärarna samstämmiga. Alla lärare betonade användbarheten och tre av fyra betonade realism. Här var det dock två lärare som också betonade kontext. I en närmare granskning av resultaten kan man dock ifrågasätta vems realism och användbarhet som menas, vilket vi också diskuterar.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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 ».