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Enregistrement W7117250715 · doi:10.24908/encounters.v26i0.20253

Embodied Outdoors Arts-Based Approaches to Mathematical Understanding

2025· article· en· W7117250715 sur OpenAlexaffvenue
Susan Gerofsky

Notice bibliographique

RevueEncounters in Theory and History of Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt, Technology, and Culture
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbodied cognitionPrivilege (computing)CurriculumAffordanceExperiential learningOutdoor education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

School mathematics instruction remains shaped by pedagogical traditions rooted in nineteenth-century industrial models that privilege static, indoor, and calculation-focused learning. Alternative possibilities for mathematical understanding emerge through embodied, arts-based, and outdoor pedagogies that engage movement, sensory experience, and the living world. Drawing on more than a decade of pedagogical design experiments with educators, preservice teachers, and students, mathematics learning is examined in campus gardens, forests, beaches, and other outdoor environments. Mathematical ideas are developed through bodily movement, artistic practice, and multisensory engagement with land, materials, and seasonal cycles, alongside more familiar forms of mathematical representation. These pedagogical experiments suggest that learning mathematics in and with the more-than-human world can deepen conceptual understanding, foster collaboration, and reconnect mathematics with its historical and ecological roots. Rather than displacing indoor classrooms or paper-and-pencil work, a more balanced mathematics curriculum is advanced—one that integrates embodied and outdoor approaches as complementary ways of knowing across STEM/STEAM education. Keywords: mathematics education, embodied learning, arts-based approaches, greater-than-human world, outdoor classrooms, dance, movement, and mathematics, mathematics and fibre arts, history of mathematics and astronomy, geometry, mathematical understanding

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,183 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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