Teacher Perceptions, Practices, and Challenges in Detracked Grade 9 Mathematics
Notice bibliographique
Résumé
While research has identified a wide range of effective instructional strategies for improving students’ mathematical performance in secondary schools, not all Ontario students are benefitting equally. This study investigates teachers’ perceptions, practices, and challenges in teaching the detracked Grade 9 mathematics course and refines the Ten Dimensions of Mathematics Education framework for detracked secondary mathematics programs. Using a qualitative multiple-case study approach, it investigates the ways in which four mathematics secondary school teachers approach teaching detracked classrooms. The major findings are: (1) believing in the purpose and benefit of detracking practices and the belief that all students can succeed is key to teaching detracked mathematics programs; (2) teacher collaboration and self-directed professional development, which includes learning research-based teaching methods, is an important component of teaching detracked math programming; (3) administrator support and teacher autonomy during the planning process is crucial for a successful implementation; (4) teachers differentiated instruction by using tasks that have open-ended questions and range in complexity to meet students’ individual needs; and (5) assessment practices included gathering multiple sources of evidence and grading students within the Grade 9 level expectations rather than holding them to higher standards based on teacher beliefs. The findings extend our understanding of how we can better support teachers as they implement Grade 9 detracked mathematic courses. An emerging model of the Ten Dimensions of Mathematics Education is presented with recommendations for the mathematics education research community.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».