Systematiskt kvalitetsarbete i matematik : En kvalitativ fallstudie om pedagogers erfarenheter och uppfattningar av matematikplaner ur ett SUM-perspektiv
Bibliographic record
Abstract
Svenska elevers låga matematikresultat i internationella jämförelser vittnar om att det krävs förändring i skolans matematikundervisning. Vissa skolor/kommuner har utvecklat matematikplaner i syfte att höja måluppfyllelsen. Syftet med studien är att få insikt i två av dessa matematikplaner och pedagogers tankar om hur de används och gynnar SUM-elever. I den teoretiska bakgrunden belyses Bedömning, God undervisning och Samverkan kopplat till Systematiskt kvalitetsarbete, och i relation till SUM-elever, vilka är i fokus. Studien har en kvalitativ ansats och är en fallstudie av två matematikplaner och hur de används. Gruppintervjuer valdes som datainsamlingsmetod. Resultatet visar att användandet av matematikplanerna och konsekvenserna av dem är relativt lika trots olikheterna i deras innehåll. Pedagogernas uppfattning är att planerna är ett stöd för att höja måluppfyllelsen för alla elever, inklusive SUM-elever, vilket också är syftet med ett Systematiskt kvalitetsarbete.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".