Revitalizing Math Education: An Instructional Approach to Addressing Socioeconomic Disparities in Grades 9 and 10 Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
The spring of 2020 has been historically marked by the emergence of the COVID-19 pandemic, bringing a substantially unique change to education by a rapid shift to remote learning. Simultaneously, several families across Ontario became impacted by financial insecurity, creating income inequalities that have continued to impact many. This qualitative study aims to explore the socioeconomic inequalities in the post-pandemic Grades 9 and 10 mathematics classrooms and their impacts on students' learner identities within mathematics education. Data was collected via two semi-structured interviews with mathematics educators from Grades 9 and 10 public secondary schools in the Greater Toronto Area. The findings suggest that educators have noticed prominent changes in the post-pandemic classroom regarding socioeconomic disparities in mathematics academic achievement and their impacts on student engagement and continued motivation within the subject, even considering the 2020 changes to the upper-intermediate curricula. Educators suggest instructional strategies to mitigate the achievement gap and create an equitable mathematics classroom to elevate student learning. Implications for education stakeholders are discussed, facilitating essential suggestions for future research to rectify the socioeconomic mathematics achievement gap in secondary classrooms.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».