数学教学技术
在本文中，我将回顾 Ran 等人的 2022 年技术和数学教学荟萃分析的发现。这项荟萃分析检查了有关该主题的 77 项研究。所有研究都有一个对照组，报告了足够的统计结果，用英语编写，包括从幼儿园到 12 年级的学生。荟萃分析排除了 2000 年之前的所有研究，以确保与当今技术的相关性。作者还对研究日期进行了细分分析，比较了较旧研究与较新研究的效果大小。此子分析中没有有意义的差异。
元分析干预术语表：
合作干预：
用于改善学生协作和交流的技术显示出最大的效果。属于这一类别的干预措施包括为学生提供虚拟教室、教师和同学之间的互动机会，或者大大“将学生的学习机会扩展到实体教室之外”的干预措施。这些结果可能会证实像谷歌教室这样的虚拟教室的论点，它不是作为实体教室的替代品，而是作为. 的附录
解决问题的干预措施：
使用技术教授解决问题的干预措施，通过在计算机上为学生提供解决问题的问题，其中还包括视觉效果，以增强学生对问题的概念理解。
概念理解干预：
旨在增强学生概念知识的软件程序。作者特别引用了 GeoGebra 等几何程序的最大影响。
自适应过程干预：
干预，软件根据学生的需要自动调整问题的难度和类型。
形成性评估：
干预，其中该技术用于监控学生的学习，但没有与任何具体的后续指导相匹配。
讨论：
技术干预对数学教学的总体影响非常低；事实上，在这项荟萃分析中发现的平均效应量几乎没有统计学意义。然而，这与该主题的其他荟萃分析一致。 John Hattie 对该主题的荟萃分析，包括总共 911 项研究，发现了类似的结果，平均 ES 为 0.35。可能重要的不是是否使用技术，而是如何使用它。此外，如果我们看一下这项研究对干预持续时间的子分析，我们会发现实验持续的时间越长，技术的效果就越差。这可能表明，技术在课堂上的主要用途仅在于其新颖性。这个实验的一个发现让我吃惊的是，在适应性过程中使用技术是徒劳的，因为根据定义，适应性过程试图做所有优秀教师都应该努力做的事情，个性化教学。所研究的编程中的一个缺陷可能是，虽然软件适应了问题，但它可能没有在学生需要的地方提供额外的明确指导。总体而言，在这项荟萃分析中，我们看到使用技术辅助数学教学的结果很弱，只有协作技术干预发现了有意义的结果。
参考：
冉。 （2022 年）。技术功能和作用对 K-12 课堂学生数学成绩影响的元分析。计算机辅助学习杂志。，38（1），258-284。
J，海蒂。 （2022 年）。元-X。可见学习。取自 <https://www.visiblelearningmetax.com/influences>。