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Enregistrement W1562976168

Consideraciones generales sobre la alfabetización científica en los museos de la ciencia como espacios educativos no formales

2004· article· es· W1562976168 sur OpenAlexaboutno aff
Constancio Aguirre Pérez, Ana Vázquez

Notice bibliographique

RevueREEC: Revista electrónica de enseñanza de las ciencias · 2004
Typearticle
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMuseums and Cultural Heritage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En el presente trabajo hemos tratado de reflexionar sobre el papel de los Museos de la Ciencia como importantes elementos que pueden contribuir significativamente al proceso de la alfabetizacion cientifica de la sociedad, por un lado como elementos complementarios al sistema educativo, durante la educacion formal y reglada, asi como desempenar un papel fundamental en los procesos de divulgacion cientifica orientada hacia los ciudadanos en terminos generales cubriendo un papel muy importante en lo que se ha dado en denominar la educacion no formal. Intentaremos precisar una serie de terminos al respecto como Educacion formal, no formal e informal segun los distintos tipos de situaciones educativas. Intentaremos establecer una serie de funciones de la Divulgacion cientifica a las que deben atender los Museos al menos en cierta medida, para acabar estableciendo de acuerdo con el profesor Legendre y el GREM de la Universidad de Quebec una forma de utilizacion del museo con fines educativos. Por ultimo, trataremos de exponer de acuerdo con Hein una aplicacion de las teorias del aprendizaje y del conocimiento a la categorizacion de los museos. Asi, intentaremos comprender las aportaciones del constructivismo a la concepcion de los museos de la Ciencia y finalizaremos enumerando una serie de principios basicos de museologia cientifica.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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