Reframing research on informal teaching and learning in science: Comments and commentary at the heart of a new vision for the field
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Informal science education is a broad field of research marked by fuzzy boundaries, tensions, and muddles among many disciplines, making for an unclear future trajectory (or trajectories) for the field of study. In this commentary, I unpack some of the hidden dimensions, tensions and challenges the five articles raise or point to implicitly in terms of theory, methodology, and future research. I explore ideas to think with in terms of learning pathways or trajectories and time‐space dimensions of science learning. I also explore future dimensions for partnerships, collaborations, boundary encounters and boundary objects. I conclude by raising issues pertaining to diversity, equity and the position of the research and researcher. Together, I call for attention to the subtle dimensions of ISE learning and development. I make the case for the legitimacy of yet marginalized theories in science education grounded in sociocultural theory and CHAT, social practice theory, and network theory. Most important, together with the authors, I make the case for a relational perspective of learning, identity and affect, as culturally and historically grounded. I suggest that these theories can be used to work through conceptions of partnerships that will help erase boundaries among cultures, practices, teaching and learning, constitutive of life‐long, life‐wide, and life‐deep science learning, science teaching and science education, and that in the end, will be transformative. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. J Res Sci Teach 51: 395–406, 2014
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,060 | 0,239 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,036 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,067 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».