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How Humans Learn to Think Mathematically: Exploring The Three Worlds Of Mathematics (Learning in Doing: Social, Cognitive and Computational Perspectives) - Tapa blanda
Sinopsis
How Humans Learn to Think Mathematically describes the development of mathematical thinking from the young child to the sophisticated adult.
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Acerca del autor
David Tall is Emeritus Professor of Mathematical Thinking at the University of Warwick. He is internationally known for his research into long-term mathematical development at all levels, from preschool to the frontiers of research, including in-depth studies explaining mathematical success and failure.
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How Humans Learn to Think Mathematically: Exploring the Three Worlds of Mathematics (Learning in Doing: Social, Cognitive and Computational Perspectives)
Publicado por
Cambridge University Press, 2013
ISBN 10: 1107668549
ISBN 13: 9781107668546
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How Humans Learn to Think Mathematically : Exploring the Three Worlds of Mathematics
Publicado por
Cambridge University Press, 2013
ISBN 10: 1107668549
ISBN 13: 9781107668546
Antiguo o usado
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How Humans Learn to Think Mathematically : Exploring the Three Worlds of Mathematics
Publicado por
Cambridge University Press, 2013
ISBN 10: 1107668549
ISBN 13: 9781107668546
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How Humans Learn to Think Mathematically: Exploring The Three Worlds Of Mathematics (Learning in Doing: Social, Cognitive and Computational Perspectives)
Publicado por
Cambridge University Press, 2013
ISBN 10: 1107668549
ISBN 13: 9781107668546
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How Humans Learn to Think Mathematically : Exploring the Three Worlds of Mathematics
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Cambridge University Press, 2013
ISBN 10: 1107668549
ISBN 13: 9781107668546
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How Humans Learn to Think Mathematically: Exploring the Three Worlds of Mathematics (Paperback or Softback)
Publicado por
Cambridge University Press 9/2/2013, 2013
ISBN 10: 1107668549
ISBN 13: 9781107668546
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How Humans Learn to Think Mathematically: Exploring The Three Worlds Of Mathematics (Learning in Doing: Social, Cognitive and Computational Perspectives)
Publicado por
Cambridge University Press, 2013
ISBN 10: 1107668549
ISBN 13: 9781107668546
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How Humans Learn to Think Mathematically: Exploring The Three Worlds Of Mathematics (Learning in Doing: Social, Cognitive and Computational Perspectives)
Publicado por
Cambridge University Press, 2013
ISBN 10: 1107668549
ISBN 13: 9781107668546
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How Humans Learn to Think Mathematically: Exploring The Three Worlds Of Mathematics (Learning in Doing: Social, Cognitive and Computational Perspectives)
Publicado por
Cambridge University Press, 2013
ISBN 10: 1107668549
ISBN 13: 9781107668546
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How Humans Learn to Think Mathematically: Exploring the Three Worlds of Mathematics (Paperback)
Publicado por
Cambridge University Press, Cambridge, 2013
ISBN 10: 1107668549
ISBN 13: 9781107668546
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Paperback. Condición: new. Paperback. How Humans Learn to Think Mathematically describes the development of mathematical thinking from the young child to the sophisticated adult. Professor David Tall reveals the reasons why mathematical concepts that make sense in one context may become problematic in another. For example, a child's experience of whole number arithmetic successively affects subsequent understanding of fractions, negative numbers, algebra, and the introduction of definitions and proof. Tall's explanations for these developments are accessible to a general audience while encouraging specialists to relate their areas of expertise to the full range of mathematical thinking. The book offers a comprehensive framework for understanding mathematical growth, from practical beginnings through theoretical developments, to the continuing evolution of mathematical thinking at the highest level. How Humans Learn to Think Mathematically describes the development of mathematical thinking from the young child to the sophisticated adult. Professor David Tall's analysis offers a shared framework for understanding mathematical growth from practical beginnings through theoretical developments, to the continuing evolution of mathematical thinking. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9781107668546
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