VIRTUAL COMMUNITIES AND NETWORKS OF PRACTISING MATHEMATICS TEACHERS:The Role of Technology in Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
The collaboration of practising teachers in a virtual environment introduces the technology tools themselves both as mediators and as participants – as co-actors – in the collaborative process. Although there is a growing literature on the collaboration of practising teachers, the role of virtual technology tools is typically not addressed. In this chapter, we turn our attention to two cases, one in Brazil and one in Canada, as we explore how tools mediate and interact in the way teachers collaborate and construct knowledge. A challenge in this exploration is that technological tools change dramatically over short periods of time. Some aspects of teachers’ online learning that are brought to light by the two cases from Brazil and Canada are: (1) virtual collaboration can happen in very different ways and using very different tools and methods; (2) online technology tools can transform abstract mathematics objects like polygons into tangible objects of communal attention and action; (3) collaborative knowledge construction tools like wikis help re-shape the collaborative process and transform roles played by teachers and instructors; and (4) multimodal communication through drawing tools, rich text, and video changes the “face” of mathematics. The virtual, non-human objects that are part of collaborative collectives of humans-with-media are not tools that we simply use for predetermined purposes. Humans-media interactions, which are quickly evolving with changes in the online world, are organic, reorganizing and restructuring our understanding of what it means for practising mathematics teachers to collaborate in a virtual environment.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,018 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».