Vad är vardagsmatematik? : En studie om lärares uppfattning av begreppet vardagsmatematik och dess roll i undervisningen
Bibliographic record
Abstract
Denna studie syftar till att undersöka några lärares definitioner av begreppet vardagsmatematik, samt om och i så fall hur de menar på att de använder vardagsmatematik i undervisningen. Metoden som har använts för att samla data till denna studie är kvalitativa, semistrukturerade intervjuer. Resultaten från analysen av intervjuerna redovisas inom tre olika kategorier: realism, användbarhet och kontext. Slutsatsen kring definitionen av begreppet är att alla lärare i många fall är samstämmiga. Alla lärare påpekade användbarheten i sin definition. Tre av fyra betonade realism men ingen betonade kontext. Det tillkom också en kategori, specifikt matematiskt innehåll och förmågor, då två lärares svar inte passade in i någon befintlig kategori. När det gäller användandet av begreppet i undervisningen var även här lärarna samstämmiga. Alla lärare betonade användbarheten och tre av fyra betonade realism. Här var det dock två lärare som också betonade kontext. I en närmare granskning av resultaten kan man dock ifrågasätta vems realism och användbarhet som menas, vilket vi också diskuterar.
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 | 0.012 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 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".