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Zdm-mathematics Education 杂志简介

《Zdm-mathematics Education》重点专注发布EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH领域的新研究，旨在促进和传播该领域相关的新技术和新知识。鼓励该领域研究者详细地发表他们的高质量实验研究和理论结果。根据网友分享的投稿经验，平均审稿速度为。该杂志创刊至今，在EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH领域，影响力非凡，对来稿文章质量要求很高，稿件投稿过审难度很大，刊登文章的学术水平和编辑质量在同类杂志中均名列前茅。如果你想在该杂志上发表论文，你可以向编辑部提交文章，但文章必须具有重要意义并代表该领域专业的发展。我们欢迎广大同领域的研究者提交投稿。

Zdm-mathematics Education 杂志中科院分区

中科院SCI分区数据

中科院SCI期刊分区（2023年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
教育学	2区	EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH 教育学和教育研究	2区	否	否

中科院SCI期刊分区（2022年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
教育学	2区	EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH 教育学和教育研究	2区	否	否

中科院SCI期刊分区（2021年12月旧的升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
教育学	3区	EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH 教育学和教育研究	3区	否	否

中科院SCI期刊分区（2021年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
教育学	3区	EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH 教育学和教育研究	3区	否	否

中科院SCI期刊分区（2020年12月旧的升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
教育学	4区	EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH 教育学和教育研究	4区	否	否

中科院分区趋势图

影响因子趋势图

中科院JCR分区：中科院JCR期刊分区（又称分区表、分区数据）是中国科学院文献情报中心世界科学前沿分析中心的科学研究成果，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标，一般而言，发表在1区和2区的SCI论文，通常被认为是该学科领域的比较重要的成果。

影响因子：是汤森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引证报告(Journal Citation Reports,JCR)中的一项数据，现已成为国际上通用的期刊评价指标，不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。

Zdm-mathematics Education 杂志JCR分区

Web of Science 数据库（2023-2024年最新版）

按JIF指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH	SSCI	Q2	193 / 756	74.5%

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH	SSCI	Q1	133 / 756	82.47%

Zdm-mathematics Education CiteScore 评价数据（2024年最新版）

CiteScore：6.4
SJR：1.102
SNIP：1.901

CiteScore 排名

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Mathematics 小类：General Mathematics	Q1	13 / 399	96%
大类：Mathematics 小类：Education	Q1	166 / 1543	89%

CiteScore趋势图

年发文量趋势图

CiteScore：是由Elsevier2016年发布的一个评价学术期刊质量的指标，该指标是指期刊发表的单篇文章平均被引用次数。CiteScore和影响因子的作用是一样的，都是可以体现期刊质量的重要指标，给选刊的作者了解期刊水平提供帮助。

Zdm-mathematics Education 杂志发文统计

文章名称引用次数

Generic dimensions of teaching quality: the German framework of Three Basic Dimensions26
Studying mathematics instruction through different lenses: setting the ground for understanding instructional quality more comprehensively9
Mathematics identity research: the state of the art and future directions: Review and introduction to ZDM Special Issue on Identity in Mathematics Education7
Subject-specific characteristics of instructional quality in mathematics education7
Classroom observation frameworks for studying instructional quality: looking back and looking forward7
Empirical research on teaching and learning of mathematical modelling: a survey on the current state-of-the-art6
The impact of linguistic complexity on the solution of mathematical modelling tasks6
Structuring versus counting: critical ways of using fingers in subtraction6
Do students value modelling problems, and are they confident they can solve such problems? Value and self-efficacy for modelling, word, and intra-mathematical problems5
Mathematical modelling with hands-on experimental tasks: on the student's sense of credibility5