3 Results3.1 How frequent were trou

3 Results
3.1 How frequent were trouble spots in the lessons?
Across the six lessons, we identified a total of 61 trouble spots, yielding an average of 10.2 trouble spots per lesson (range 3–18). Thus, trouble spots were a regular occurrence across teachers and topics. Overall, the corpus included 29 instances of student questions, 28 instances of incorrect responses on the part of students, and 4 instances of dys-fluent utterances that reflected student uncertainty.
3.2 Did teachers respond to trouble spots by increasing their use of gestures?
As predicted, in absolute terms, teachers produced more gestures in turns that immediately followed trouble spots than in turns that immediately preceded them (M = 3.39 gestures in turns following trouble spots vs. M = 1.77 gestures in turns preceding trouble spots), t(5) = 2.67, p = .02, one-tailed. These turns did not differ significantly in number of words (M = 26.8 vs. M = 21.9), t(5) = 0.90, p = .41. Thus, teachers produced more gestures, but not more words, following trouble spots. Likewise, when the data were cast in terms of rate of gestures per 100 words (summing across all trouble spots for each teacher), teachers gestured at a significantly higher rate per 100 words in turns that immediately followed trouble spots than in turns that immediately preceded trouble spots (averages across teachers: M = 13.08 vs. M = 7.37), t(5) = 2.19, p = .04, one-tailed. Each of the six teachers fit this overall pattern. Finally, we examined the types of gesture that teachers produced before and after trouble spots. The majority of teachers’ gestures were pointing gestures, replicating past findings (Alibali et al. 2011). The distributions of gesture types were similar before and after trouble spots. In turns preceding trouble spots, teachers produced a total of 118 gestures, and among these, 64 % were points, 25 % representational gestures, 9 % beat gestures, and 2 % writing gestures. In turns following trouble spots, teachers produced a total of 194 gestures; among these, 62 % were points, 29 % representational gestures, 6 % beat gestures, and 3 % writing gestures. For each teacher, we calculated the average number of gestures of each type produced before and after trouble spots (see Fig. 1). Overall, teachers produced more points following trouble spots than preceding trouble spots, t(5) = 2.11, p = .04, one-tailed. Teachers also produced more representational gestures after trouble spots, but this difference was not significant, t(5) = 1.34, p = .12, one-tailed. Overall, these data suggest that teachers systematically increase their use of gestures, both in absolute number and in rate, following trouble spots. Further, the fact that teachers increased their use of points and representational gestures suggests that they use gestures to communicate relevant content following trouble spots.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลลัพธ์ 33.1 วิธีบ่อยถูกจุดที่เป็นปัญหาในการเรียนหรือไม่ข้ามบทเรียน 6 เราระบุจำนวน 61 จุดที่เป็นปัญหา ผลผลิตโดยเฉลี่ย 10.2 ปัญหาจุดต่อบท (ช่วง 3 – 18) ดัง จุดที่เป็นปัญหาเกิดขึ้นปกติครูและหัวข้อ โดยรวม ในคอร์พัสคริรวม 29 กรณีคำถามของนักเรียน 28 กรณีของการตอบสนองที่ไม่ถูกต้องในส่วนของนักเรียน และ 4 อินสแตนซ์ของ utterances dys คล่องที่สะท้อนความไม่แน่นอนนักเรียน3.2 ไม่ได้ครูตอบจุดที่เป็นปัญหา โดยการเพิ่มการใช้รูปแบบลายเส้นหรือไม่เป็นที่คาดการณ์ ในแบบ ครูผลิตรูปแบบลายเส้นเพิ่มเติมในเปลี่ยนที่ทันทีตามจุดที่เป็นปัญหามากกว่าในการเปลี่ยนที่ทันทีก่อนหน้านั้น (M = 3.39 รูปแบบลายเส้นเปลี่ยนตามจุดที่เป็นปัญหากับ M = 1.77 ท่าทางเปลี่ยนที่อยู่ก่อนหน้าจุดที่เป็นปัญหา), t(5) = 2.67, p =.02 ด้านเดียว เปิดเหล่านี้ได้ไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในจำนวนคำ (M = 26.8 เทียบกับ M = 21.9), t(5) = 0.90, p =.41 ดังนั้น ครูผลิตรูปแบบลายเส้นเพิ่มเติม แต่ไม่เติมคำ จุดที่เป็นปัญหาต่อไปนี้ ในทำนองเดียวกัน เมื่อข้อมูลถูกโยนในอัตรารูปแบบลายเส้นละ 100 คำ (รวมทั้งจุดที่เป็นปัญหาทั้งหมดสำหรับครูแต่ละ), ครู gestured ในอัตราสูงอย่างมีนัยสำคัญต่อ 100 คำเปลี่ยนที่ทันทีตามจุดที่เป็นปัญหามากกว่าในเปลี่ยนที่ทันทีหน้าจุดที่เป็นปัญหา (หาค่าเฉลี่ยของทั้งครู: M = 13.08 เทียบกับ M = 7.37), t(5) = 2.19, p =.04 ด้านเดียว ของครูหกพอดีกับรูปแบบนี้โดยรวม สุดท้าย เราตรวจสอบชนิดของรูปแบบที่ครูผลิตก่อน และ หลังจุดที่เป็นปัญหา ส่วนใหญ่ท่าทางครูได้ชี้รูปแบบลายเส้น สถานการณ์ที่ผ่านมาพบ (Alibali et al. 2011) การกระจายของชนิดรูปแบบคล้ายกันก่อน และ หลังจุดที่เป็นปัญหา ในเปิดก่อนจุดที่เป็นปัญหา ครูผลิตจำนวน 118 รูปแบบลายเส้น และในหมู่เหล่านี้ 64% มีจุด 25% representational, 9% ชนะท่าทาง ท่าทาง และการเขียนท่าทาง % 2 ในเปิดตามจุดที่เป็นปัญหา ครูผลิตจำนวน 194 รูปแบบลายเส้น ในหมู่เหล่านี้ 62% ได้คะแนน 29% representational, 6% ชนะท่าทาง ท่าทาง และการเขียนรูปแบบลายเส้น 3% ครูแต่ละ เราคำนวณจำนวนเฉลี่ยของรูปแบบลายเส้นของแต่ละชนิดที่ผลิตก่อน และ หลังจุดที่เป็นปัญหา (ดู Fig. 1) โดยรวม ครูผลิตตามจุดที่เป็นปัญหามากกว่าก่อนจุดที่เป็นปัญหา จุดมากขึ้น t(5) = 2.11, p =.04 ด้านเดียว ครูยังผลิต representational ขึ้นรูปแบบลายเส้นจากจุดที่เป็นปัญหา แต่ความแตกต่างนี้ไม่มีนัยสำคัญ t(5) = 1.34, p =.12 ด้านเดียว โดยรวม ข้อมูลเหล่านี้แนะนำว่า ครูอย่างเป็นระบบเพิ่มการใช้รูปแบบลายเส้น จำนวนที่แน่นอน และ ใน อัตรา จุดที่เป็นปัญหาต่อไปนี้ เพิ่มเติม ความจริงที่ว่า ครูเพิ่มคะแนนและรูปแบบลายเส้น representational ใช้แนะนำให้ ใช้รูปแบบลายเส้นในการสื่อสารที่เกี่ยวข้องเนื้อหาต่อไปนี้จุดที่เป็นปัญหา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3 ผล
3.1
วิธีจุดปัญหาอยู่บ่อยครั้งในการเรียนหรือไม่ข้ามบทเรียนที่หกเราระบุรวม61 จุดปัญหาที่ผลผลิตเฉลี่ย 10.2 จุดปัญหาต่อบทเรียน (ช่วง 3-18) ดังนั้นจุดที่มีปัญหาเป็นเหตุการณ์ปกติทั่วครูและหัวข้อ โดยรวม, คลังรวม 29 กรณีของคำถามของนักเรียน, 28 กรณีของการตอบสนองที่ไม่ถูกต้องในส่วนของนักเรียนและ 4 กรณีของคำพูด DYS-คล่องแคล่วที่สะท้อนให้เห็นถึงความไม่แน่นอนของนักเรียน.
3.2 ไม่ครูตอบสนองต่อจุดที่มีปัญหาโดยการเพิ่มการใช้งานของท่าทาง?
ในฐานะที่เป็น คาดการณ์ในแง่แน่นอนผลิตครูท่าทางมากขึ้นในการเปลี่ยนทันทีตามจุดที่มีปัญหามากกว่าในรอบทันทีนำหน้าพวกเขา (M = 3.39 ท่าทางในรอบต่อไปจุดที่มีปัญหากับ M = 1.77 ท่าทางในรอบก่อนหน้านี้จุดที่มีปัญหา), เสื้อ (5 ) = 2.67, p = 0.02 หนึ่งในเทลด์ เปลี่ยนเหล่านี้ไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในจำนวนคำ (M = 26.8 เทียบกับ M = 21.9) ตัน (5) = 0.90, p = 0.41 ดังนั้นครูผู้สอนผลิตท่าทางมากขึ้น แต่ไม่คำต่อไปนี้จุดที่มีปัญหา เช่นเดียวกันเมื่อข้อมูลถูกปลดในแง่ของอัตราท่าทางต่อ 100 คำ (ข้อสรุปในทุกจุดที่มีปัญหาสำหรับแต่ละครู) ครูชี้ในอัตราที่สูงอย่างมีนัยสำคัญต่อ 100 คำในการเปลี่ยนทันทีตามจุดที่มีปัญหากว่าในรอบที่นำหน้าทันที จุดที่มีปัญหา (ค่าเฉลี่ยทั่วครู: M = 13.08 เทียบกับ M = 7.37) ตัน (5) = 2.19, p = 0.04 หนึ่งในเทลด์ แต่ละหกครูพอดีกับรูปแบบนี้โดยรวม สุดท้ายเราตรวจสอบประเภทท่าทางว่าครูที่ผลิตก่อนและหลังจุดที่มีปัญหา ส่วนใหญ่ของครูผู้สอนท่าทางที่ถูกชี้ท่าทางจำลองผลการวิจัยที่ผ่านมา (Alibali et al. 2011) การกระจายประเภทท่าทางมีความคล้ายคลึงกันก่อนและหลังจุดที่มีปัญหา ในรอบก่อนหน้านี้จุดที่มีปัญหาครูผลิตรวม 118 ท่าทางและในหมู่เหล่านี้ 64% เป็นคะแนน 25% ท่าทางดำเนินการ, 9% ท่าทางจังหวะและการเขียน 2% ท่าทาง ในรอบต่อไปจุดที่มีปัญหาครูผลิตรวม 194 ท่าทาง; กลุ่มคนเหล่านี้ 62% เป็นคะแนน 29% ท่าทางดำเนินการ, 6% ชนะท่าทางและการเขียน 3% ท่าทาง สำหรับครูผู้สอนแต่ละครั้งเราคำนวณค่าเฉลี่ยของจำนวนท่าทางของแต่ละชนิดที่ผลิตก่อนและหลังจุดที่มีปัญหา (ดูรูปที่ 1). โดยรวม, ครูผลิตจุดมากขึ้นจุดที่มีปัญหาต่อไปก่อนหน้านี้กว่าจุดปัญหาตัน (5) = 2.11, p = 0.04 หนึ่งในเทลด์ ครูยังผลิตท่าทางดำเนินการมากขึ้นหลังจากที่จุดที่มีปัญหา แต่ความแตกต่างนี้ไม่ได้มีนัยสำคัญที (5) = 1.34, p = 0.12 หนึ่งในเทลด์ โดยรวมข้อมูลเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าครูเป็นระบบเพิ่มขึ้นของการใช้ท่าทางทั้งในจำนวนแน่นอนและในอัตราดังต่อไปนี้จุดที่มีปัญหา นอกจากความจริงที่ว่าครูที่เพิ่มขึ้นการใช้จุดและท่าทางดำเนินการของพวกเขาแสดงให้เห็นว่าพวกเขาใช้ท่าทางในการสื่อสารเนื้อหาที่เกี่ยวข้องดังต่อไปนี้จุดที่มีปัญหา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3 ผลลัพธ์
3.1 บ่อย ๆมีจุดที่เป็นปัญหาในบทเรียน ?
ข้าม 6 บทเรียน เราระบุรวม 61 จุดที่เป็นปัญหา ให้ผลผลิตเฉลี่ย 10.2 จุดที่เป็นปัญหาต่อบทเรียน ( ช่วงที่ 3 ( 18 ) ดังนั้น จุดที่เป็นปัญหา เป็นเหตุการณ์ปกติ ทั้งครู และหัวข้อ โดยรวม , คลังข้อมูลรวม 29 กรณีคำถามนักเรียน 28 กรณีคำตอบที่ไม่ถูกต้องในส่วนของนักเรียน4 กรณีแข็งเป็นคำพูดที่สะท้อนความไม่แน่นอนของนักเรียน ครูตอบได้
3 จุดที่เป็นปัญหา โดยการเพิ่มการใช้ท่าทาง ?
ทำนายว่าในแง่แน่นอน ครูที่ท่าทางในรอบนั้นทันที ตามจุดที่เป็นปัญหามากกว่าในรอบนั้นทันที นอกจากนี้พวกเขา ( M = 3.39 ท่าทางจะตามจุดที่เป็นปัญหากับ M = 177 ท่าทางในรอบก่อนหน้านี้ปัญหาปอ ) , t ( 5 ) = 2.67 , p = . 02 หนึ่งหาง . เปลี่ยนเหล่านี้ไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในหมายเลขของคำ ( M = 26.8 และ M = 7.0 ) , t ( 5 ) = 0.09 , p = . 41 . ดังนั้น ครูผลิตท่าทางมากขึ้น แต่คำไม่มาก ตามจุดที่เป็นปัญหา อนึ่งเมื่อข้อมูลถูกโยนในแง่ของอัตราของท่าทางต่อ 100 คำ ( วัดในจุดที่เป็นปัญหาสำหรับครู ) ครูชี้นิ้วบอกว่าที่สูงกว่าคะแนน ต่อ 100 คำ เปลี่ยนที่ทันที ตามจุดที่เป็นปัญหามากกว่าในรอบนั้นทันที นอกจากนี้จุดที่เป็นปัญหา ( เฉลี่ยทั่วประเทศ ครู : M = 13.08 และ M = 7.37 ) T ( 5 ) = 2.19 , p = . 04 , หนึ่งหาง .แต่ละหกครูพอดีกับรูปแบบโดยรวมนี้ ในที่สุด , เราตรวจสอบชนิดของท่าทางที่ครูผลิตก่อนและหลัง จุดที่เป็นปัญหา ครูส่วนใหญ่ ' ท่าทางชี้ท่าทางเลียนแบบผลการวิจัยที่ผ่านมา ( alibali et al . 2011 ) การแจกแจงประเภทท่าทางเหมือนกัน ก่อนและหลัง จุดที่เป็นปัญหา ในรอบก่อนหน้านี้จุดปัญหาครูที่ผลิตทั้งหมด 118 ท่าทาง และในจำนวนนี้ 64% ได้คะแนน 25 % ดำเนินการท่าทาง ท่าทางชนะ 9% และ 2% เขียนแสดงท่าทาง ในรอบต่อไป จุดที่เป็นปัญหา ครูผลิตทั้งหมด 194 ท่าทาง ในหมู่เหล่านี้ ร้อยละ 62 คะแนน 29% ดำเนินการท่าทาง ท่าทางชนะ 6% และ 3% เขียนแสดงท่าทาง สำหรับแต่ละอาจารย์เราคำนวณตัวเลขเฉลี่ยของท่าทางของแต่ละชนิดที่ผลิตก่อนและหลัง จุดที่เป็นปัญหา ( ดูรูปที่ 1 ) โดยครูผลิตเพิ่มเติมจุดตามจุดที่เป็นปัญหามากกว่าที่ผ่านมา จุดที่เป็นปัญหา , T ( 5 ) = 2.11 , p = . 04 , หนึ่งหาง . ครูที่ดำเนินการเพิ่มเติมท่าทางหลังจากจุดที่เป็นปัญหา แต่ความแตกต่างนี้ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ , T ( 5 ) = 0.23 , p = . 12 , หาง . โดยรวมข้อมูลเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าครูอย่างเป็นระบบเพิ่มขึ้น การใช้ท่าทาง ทั้งในแบบจำนวนและอัตรา ตามจุดที่เป็นปัญหา เพิ่มเติม ที่ครูใช้เพิ่มขึ้นของจุดและดำเนินการท่าทางบ่งบอกว่าพวกเขาใช้ท่าทางในการสื่อสารเนื้อหาที่เกี่ยวข้องต่อไปนี้
จุดที่เป็นปัญหา