Rare Events: Technology Throughout the History of ICMI
Notice bibliographique
Résumé
Reflecting on the history of technology in mathematics education reminds me of a comment made by Richard Noss while answering a question after his opening keynote address to the 2005 Fields Symposium on Online Mathematical Investigation as a Narrative Experience, held at the University of Western Ontario, Canada. Noss described the wonderful mathematics experiences he has witnessed in classrooms using technology as rare events. I will return to this idea at the end of this paper. Five pages cannot do justice to the topic of technology in the history of ICMI. To make the task manageable I will do the following: (1) I will address the historical component only partially by focusing on one point in time, on ICME-7 (1992). I have chosen to focus on ICME-7 for three reasons. First, ICME-7 was held in Quebec City, Canada, and it was a Congress that I attended. My paper in part represents a Canadian perspective, so it seems appropriate that I focus on an ICME that was held in Canada. Second, ICME-7 was the first ICME to focus intensely on technology in mathematics education. Third, as I will elaborate below, ICME-7 took place near a turning point in our view of technology in mathematics education. (2) Then, I will discuss changes from 1992 to the present in the context of the shifts in my own focus in mathematics education technology. Though my experience does not provide a comprehensive history, it does identify a number of important trends in mathematics education technology. (3) Lastly, I will return to the idea of rare events and offer some ideas about what they are and how current trends in technology may help us to make rare events public, to be shared as models for others and to serve as objects for reflection and critique.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,034 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».