[論文レビュー] Recency Bias in the Era of Big Data: The Need to Strengthen the Status of History of Mathematics in Nigerian Schools.

Joshua Abah Abah|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2016

Statistics Education and Methodologies参考文献 15被引用数 5

ひとこと要約

この論文は、教育分野におけるビッグデータの影響が、ナイジェリアの数学学習課程において歴史的数学的内容の排除を助長するレシエンシー・バイアスを生じさせると主張している。教育的・課程的影響を分析することで、教科書や指導法に数学の歴史を意図的に統合する必要性を訴え、知識論的および文化的深さを保全するものである。

ABSTRACT

The amount of information available to the mathematics teacher is so enormous that the selection of desirable content is gradually becoming a huge task in itself. With respect to the inclusion of elements of history of mathematics in mathematics instruction, the era of Big Data introduces a high likelihood of Recency Bias, a hitherto unconnected challenge for stakeholders in mathematics education. This tendency to choose recent information at the expense of relevant older, composite, historical facts stands to defeat the aims and objectives of the epistemological and cultural approach to mathematics instructional delivery. This study is a didactic discourse with focus on this threat to the history and pedagogy of mathematics, particularly as it affects mathematics education in Nigeria. The implications for mathematics curriculum developers, teacher-training programmes, teacher lesson preparation, and publication of mathematics instructional materials were also deeply considered.

研究の動機と目的

• ビッグデータの時代が、ナイジェリアの学校における数学教育においてレシエンシー・バイアスをどのように強化するかを検討すること。
• 最近のトレンド情報に注目が集まる中で、歴史的に重要である数学的コンテンツが軽視されるリスクを浮き彫りにすること。
• 数学学習課程および教員教育プログラムにおける数学の歴史の意図的な統合を提唱すること。
• 数学指導から歴史的文脈を省くことによる教育的影響を明らかにすること。
• 課程開発者、教員研修機関、教材出版者に対して、数学教育の知識論的および文化的側面を保全するための指針を提供すること。

提案手法

• ナイジェリアにおけるビッグデータのトレンドと数学教育の交差を分析する教育的ディス course の分析を実施すること。
• 情報過多が数学指導における内容選定に与える影響を評価すること。
• レシエンシー・バイアスが数学教育の知識論的および文化的目標を損なう仕組みを特定すること。
• 課程開発者、教員研修機関、出版者が、このバイアスを助長するか緩和するかに果たす役割を評価すること。
• 授業計画および指導資料に歴史的数学的内容を統合するためのフレームワークを提言すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ビッグデータは、ナイジェリアの教室における数学内容選定において、どのようにレシエンシー・バイアスを助長するか？
• RQ2 現代の数学指導から歴史的数学的内容が除外された場合の教育的影響は何か？
• RQ3 レシエンシー・バイアスは、数学教育の知識論的および文化的目標をどのように脅かすか？
• RQ4 課程開発者および教員研修プログラムは、歴史的数学の軽視をどのように是正できるか？
• RQ5 数学指導教材の出版者は、数学教育におけるレシエンシー・バイアスを助長するか、あるいは緩和するか、果たす役割は何か？

主な発見

• ビッグデータの台頭により、最近の内容が歴史的に重要で基盤的知識よりも優先される傾向が強まり、数学教育におけるレシエンシー・バイアスのリスクが高まっている。
• このバイアスは、数学的アイデアの歴史的発展を軽視することで、数学指導の知識論的および文化的目標を脅かしている。
• 課程開発者や教員研修プログラムが、内容選定において歴史的文脈を十分に強調しないことで、このバイアスを助長するリスクにさらされている。
• 授業計画および指導資料に数学の歴史を意図的に統合するための戦略的アプローチが、今や不可欠である。
• 数学指導教材の出版者は、包括的な歴史的視点よりも最新の内容を優先することで、レシエンシー・バイアスを意図せず助長している可能性がある。