Fostering Students' Mathematics Communication in Measurement: A Grade 3 Teacher's Perceptions and Practices
Notice bibliographique
Résumé
This study explores and describes the teaching perceptions and practices of a Grade 3 teacher as she attempts to foster students’ mathematics communication skills in the content strand of measurement. For this inquiry, the qualitative data collected were: 1) semi-structured teacher interviews, and 2) classroom observations. The categories of program planning, learning environment, mathematics tasks, knowledge construction, technology, manipulatives, and assessment were identified and presented. The data for this case study were first organized, analyzed, and interpreted within sub-units of lesson vignettes. Afterwards, the identified teaching perceptions and practices from the lesson vignettes were consolidated, and presented as a “whole” case. The sub-units and whole-case analysis identified five major findings related to the topic of fostering students’ mathematics communication in the classroom. Summarized, these are: 1) Teachers need to create opportunities for students to productively struggle with increasingly abstract concepts. The appropriate selection of mathematics tasks, the discussions on mathematical misconceptions, and the posing of effective questions may guide and encourage students as they express their understanding and misconceptions. 2) Teachers need to foster students' self-monitoring and self-assessment skills, as students communicate their emerging mathematical thoughts. 3) Teachers should strive to provide students with opportunities to learn to reason and justify their perspectives. Such opportunities can occur as students read, write, draw, and/or listen to recently learned mathematical concepts. 4) Teachers should intentionally define and explore various meanings and usages of subject-specific and unit-specific vocabularies. The learning of increasingly abstract ideas (e.g. area and perimeter) requires the acquisitions of new vocabularies, so that meanings can be more clearly articulated by the students. 5) When teaching and learning the topic of measurement, various education components such as program planning, learning environment, mathematics tasks, constructing knowledge, technology and manipulatives, and assessment are often intricately and purposefully linked with one another.
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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 | 0,015 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».