Las matemáticas que los profesores de educación secundaria conocen (o necesitarían conocer)
Bibliographic record
Abstract
A pesar de la gran cantidad de investigación que se ha dedicado al tema de los conocimientos disciplinares de los profesores de matemáticas, el mismo está aún lejos de poder considerarse un constructo bien formulado. Este déficit plantea problemas, habida cuenta de los efectos que las suposiciones acríticas y las prácticas arraigadas sobre el tipo de matemáticas que los profesores deberían saber, en relación con los programas de formación docente, especialmente en educación secundaria. A través de un ejemplo amplio, este artículo explora la relevancia, para los profesores de matemáticas de educación secundaria, del enfoque del «estudio de concepto» (concept study) una forma de trabajar en la formación inicial y permanente de los profesores que se centra en desarrollar su comprensión de las matemáticas, como modo de activar su conocimiento formal de la disciplina.Los resultados del estudio apuntan, entre otras conclusiones, a los beneficios de una mayor articulación entre la formación de los profesores de educación primaria y de educación secundaria, pues el tratamiento de conceptos matemáticos que es complicado abordar en educación secundaria, se facilita cuando son considerados extensiones de aprendizajes realizados durante los primeros años.Descriptores: formación docente
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".