Cognitive Models of Task Performance for Mathematical Reasoning
Notice bibliographique
Résumé
It is an understatement to say that mathematical knowledge and skill are valuable for the jobs and careers of the twenty-first century. In fact, they are essential for individuals who want to have the widest array of career options available and a high quality of life. Learners who shun mathematics shut themselves off from many lucrative career paths. According to a recently published article in the Wall Street Journal (Needleman, January 26, 2009), “Doing the Math to Find Good Jobs,” the best occupations in America all required advanced mathematics. According to data compiled by the U.S. Bureau of Labor Statistics and Census, the top five jobs in a list of two hundred included mathematician, actuary, statistician, biologist, and software engineer. These jobs were rated highest because they combined large salaries with desirable working conditions, namely, indoor office environments, unadulterated air, absence of heavy lifting and physical hardship, and conveniences such as controlling one's work schedule. The worst jobs were lumberjack, dairy farmer, taxi driver, seaman, and emergency medical technician. Most of the jobs at the lower end of the list did not require advanced mathematics. The importance of mathematics for maximizing the likelihood of obtaining a desirable job in the future would make one think that students, desirous of having an edge for a future career, would be clamoring to learn and perform as well as possible in mathematics. Yet this is not the case.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 ».