Objective and subjective probability: Undergraduate students’ descriptions, examples, and arguments
Notice bibliographique
Résumé
My thesis addresses several issues of importance to probability education, presented in four separate studies.The first study attends to definitions and examples of probability offered through resources and produced by undergraduate students.The findings suggest that the everyday notion of probability predates and dominates students' conception of mathematical probability and point out the important role learner-generated examples play in identifying the scope of learners' understanding of probability.The second study examines the distinction between mathematical and everyday aspects of zero-probable and one-probable (extreme) events as featured in a variety of resources and as exemplified by prospective secondary school teachers.Moreover, different types of probability apparent from examples are identified and discussed.The results suggest that the participants use a range of subjective, theoretical, and logical approaches to construct probability examples in everyday and mathematical contexts.The results identified the need for a clear distinction between the notions of 'zero-probable' and 'impossible' in probability instruction and call for pedagogical attention to this issue.The third study provides an overview of some of the ways in which randomness is defined in mathematics.The study examines and interprets undergraduate students' examples, definitions, and ideas related to randomness by analyzing the participants' written responses, verbal communications, and gestures.The findings were strongly related to those of previous research.The gesture analysis further identified some aspects of randomness that were less apparent in participants' verbal responses.The fourth study examines undergraduate students' arguments concerning the probability of a fixed and unknown event.The goal of the study was to identify ambiguity caused by the interaction between everyday and mathematical probability in participants' responses.The findings suggest that reflective tasks in which students are asked to examine and reflect on opposing probability arguments may help learners to reconcile some conflicting probability ideas.Overall, my research provides enhanced understanding of how participants perceived probability related ideas, as evident in their examples, definitions and gestures.Based on the results of my research, I present ideas and tasks for instructional implementation aimed at provoking discussion about different interpretations of probability and strengthening student understanding.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».