Bibliographic record
Abstract
No El mundo está en dificultades y las matemáticas están implicadas. Somos educadores matemáticos: profesores, investigadores, activistas. ¿Cuál es nuestra respuesta? ¿Cuál es nuestra responsabilidad? En la primera parte de este texto, sintetizo las características de la educación matemática que podríamos necesitar: responsabilidad, crítica, imaginación, incertidumbre, llevada a cabo en un espíritu de relacionalidad ética, humildad, libertad de aprendizaje y reconocimiento del valor fundamental de cada ser humano, criatura no humana, lengua, cultura y ecosistema, y de nuestra dependencia de ellos para nuestra propia existencia y supervivencia. En la segunda parte, propongo el dialogismo como una postura epistemológica para la educación matemática de la que se derivan estas características. Desarrollo algunos de los fundamentos epistemológicos del dialogismo, basándome especialmente en la obra de Bajtin sobre el lenguaje y su filosofía del acto. Estas ideas incluyen el significado, la respuesta, la capacidad de respuesta, la interdependencia y la no finalidad. Ilustro estas ideas en relación con dos situaciones: el lenguaje y la diversidad cultural en las aulas de matemáticas; y el papel de las matemáticas en el contexto de la biodiversidad. Concluyo subrayando que pensar dialógicamente sobre las matemáticas en una época de problemas apunta a la importancia de nuestra responsabilidad mutua en cada momento de nuestra existencia.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".