Représentations sociales des élèves du troisième cycle du primaire à l'égard de l'enseignement des mathématiques
Bibliographic record
Abstract
Cette dissertation est le résultat d'études sur les Représentations Sociales des élèves concernant l'Enseignement de Mathématiques. Notre recherche émane du besoin de comprendre les raisons d'échec des élèves dans les Mathématiques au niveau de l'Enseignement Fondamental dans la municipalité de Senhor do Bonfim, Bahia, Brésil. Nous avons essayé de comprendre pourquoi les Mathématiques sont une discipline universelle et importante dans l'histoire de 1 'occident et plusieurs personnes présentent encore des difficultés à réussir dans ce domaine d'étude. L'objectif central de cette recherche est d'identifier dans les étudiants de 5e et 8e séries de l'Enseignement Fondamental de l'école officielle et publique les Représentations Sociales, c'est-à-dire les valeurs, les croyances, les attitudes, les idées, les opinions, les sensations (bonheur, tristesse, frustrations, aspirations, plaisirs) de ces élèves concernant l'enseignement des mathématiques. Nous avons choisi dans la fondamentation théorique les concepts-clé Mathématiques, l'Éducation Mathématique, et les Représentations Sociales et nous nous appuyons sur les réflexions Anadón et Machado, 2003; Bicudo, 2003; Campos et Nunes, 1994,; Carvalho, 1994,; Davis, 1989,; Lorenzato, 1993,; Lungarzo, 1990,; Je Taille, 1991; Medeiros, sd,; Teixeira, 1998. Les outils de recherche, jugés pertinents, ont été le questionnaire et l'entretien semi structurée. Les résultats révèlent que l'enseignement de mathématiques est traditionnel, plein de répétitions et des reproductions, avec la grande valorisation des notes obtenues et il n'est pas pris en considération la créativité et l'imagination des élèves. \n
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".