Bibliographic record
Abstract
diálogo que contribuyera al debate, la discusión y el intercambio de investigaciones y teorías en nuestro ámbito de estudio: la educación matemática.Hace un año que trabajamos para contribuir a alimentar el debate científico añadiendo nuestros esfuerzos a los que ya se hacen desde otras revistas de investigación de nuestro campo.Con este número queremos hacer un homenaje al trabajo que personas que han dedicado toda su vida han realizado para profundizar en el conocimiento de la didáctica de las matemáticas, y ofrecernos herramientas y enfoques teóricos que nos permitan mejorar los análisis didácticos que hacemos de las situaciones de aprendizaje de las matemáticas.En este sentido, nos es grato presentar un artículo del profesor Luis Radford, cuyas contribuciones han sido reconocidas por la prestigiosa medalla Hans Freudenthal que le otorgó el ICME en 2011.Luis Radford ha realizado una extensa producción de artículos, libros y capítulos de libro donde ha puesto las bases para una teoría sociocultural que permita comprender mejor cuáles son las claves del aprendizaje.Para ello ha analizado en múltiples ocasiones episodios de aula donde ha sabido encontrar detalles clave que explican cómo los y las estudiantes acaban interiorizando los conceptos matemáticos que aparecen en el currículum de matemáticas.Los estudios de Radford nos emplazan en la idea de que la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas es un hecho social.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.591 | 0.441 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".