Integrate coding into Ontario elementary mathematics teaching and learning: A curriculum analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: In a digital society, coding has emerged as a critical skill, essential for equipping citizens with the competencies needed for the 21st century (Tuomi et al., 2018). Recognizing its value, scholars have promoted the integration of coding into education to foster students’ 21st century skills (Gretter & Yadav, 2016). In Canada, coding has also been regarded as an important skill (Francis et al., 2017). Much work has been done to promote coding integration in K–12 education, especially in Ontario, where coding has been integrated into the elementary mathematics education curriculum (Ontario, 2022; Ministry of Education of Ontario, 2020). Therefore, this research aims to investigate (1) how Ontario ministry of education conceptualized coding within their curricula, and (2) how Ontario Math Support integrated coding into their lesson plans.Conceptual Framework: In this study, I created a conceptual framework, named Coding Content Knowledge for Mathematics Teaching and Learning (CCKMTL) model. This model combined curriculum analysis (Posner, 2004), mathematics content knowledge (Ball et al., 2008), and a pedagogical framework for integrating computational thinking (Kotsopoulos et al., 2017), offering a multifaceted lens through which to investigate coding integration into the Ontario elementary mathematics curricula.Methodology: This research employed a qualitative study methodology. Data were collected from Ontario curriculum documents and Ontario Math Support’s lesson plans.Results: The findings revealed that Ontario’s educational framework systematically incorporated coding at various educational stages, which enabled students to apply coding to mathematical challenges as well as other transdisciplinary problems (e.g., music, finance).Implications: The study has practical and theoretical implications. Practically, it provides valuable reference for multiple communities, including in-service, pre-service teachers, school administrators, policymakers, and educational researchers on how to integrate coding into mathematics teaching and learning. Theoretically, this study has expanded the computational thinking model developed by Kotsopoulos et al. (2017) by identifying related themes and subthemes. It potentially broadens its scope and applicability within the context of elementary mathematics. Therefore, future research plans to use the CCKMTL framework developed in this study to investigate the design of curriculum policies that have effectively integrated coding into various educational programs, such as mathematics, science, music, etc
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».