Notice bibliographique
Résumé
This book is grounded in the author’s experiences of teaching mathematics for prospective elementary school teachers and conducting research on their understanding of mathematical concepts. It is a reflection on practice and an attempt to cope with a double challenge: that of a teacher, in helping prospective teachers make sense of mathematics, and that of a researcher, in an attempt to understand and describe the challenges faced by students. This work fits within the current community interest on teacher education and provides a novel focus, with both theoretical and practical considerations. The central claim in this book is that encounters with mathematical content by prospective elementary school teachers constitute relearning, rather than learning, of mathematics. The specific focus is on topics related to elementary number theory (e.g. divisibility, prime factorization), which is referred to as a “forgotten queen” (following Gauss’ reference to number theory as a queen of mathematics). This is the content area that has not received significant attention in mathematics education research. The book can be summarized as an attempt to address the following questions: What is relearning of mathematical content and how is it similar to or different from learning? What are the examples of specific mathematical topics or concepts that require relearning? What pedagogical approaches can support relearning? The detailed analysis of research data and pedagogical approaches presented in the book are intertwined with stories of personal experiences of the author, which makes the reading not only intellectually stimulating but also enjoyable.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».