MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7100417520

Faculty of Education

2015· article· en· W7100417520 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCybersecurity and Information Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumContext (archaeology)Inclusion (mineral)Process (computing)Primary educationProfessional developmentCurriculum development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

viewed as key factors in the development of society and as strategic factors in tomorrow’s global economy. The implementation and development of a scientific and technological culture rely, among other things, on different institutions such as schools. Actually, tomorrow’s adults are now starting or about to start their schooling process at elementary schools. This is why, whether in America or in Europe, technology is now part of educational programmes with varying degrees of inclusion. With this frame of reference in mind, I started investigating a specific aspect of technology in elementary schools- the use of calculators in mathematics education. Its inclusion in educational programmes is becoming more and more explicit. For example, in the US, more and more states are reviewing the training of teachers to include the use of calculators (Hembree & Dessart, 1992) whereas in Great Britain, the use of calculators is already part of the curriculum in elementary schools. In Ontario, there are four proposed areas of study from grade 1 to grade 9, one of which is Mathematics, Science and Technology. THE CONTEXT Calculators have been available on the market for more than twenty years. When they first appeared, they prompted a debate on their usefulness in mathematics education. Most teachers wanted to ban them from the school. The debate then was overshadowed by the outspring of computers which tooh the lead in 1. I would like to acknowledge the financial support of Texas Instruments in this research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6590,387

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,244 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCybersecurity and Information SystemsTravaux en français237 207