Understanding the nature of science and scientific progress: A theory-building approach
Notice bibliographique
Résumé
In 1993 Carey and Smith conjectured that the most promising way to boost students’ understanding of the nature of science is a “theory-building approach to teaching about inquiry.” The research reported here tested this conjecture by comparing results from two Grade 4 classrooms that differed in their emphasis on and technological support for creating and improving theories. One class followed a Knowledge Building approach and used Knowledge Forum®, which together emphasize theory improvement and sustained creative work with ideas. The other class followed an inquiry approach mediated through collaborative project-based activities. Apart from this, the two classes were demographically similar and both fell within the broad category of constructivist, inquiry-based approaches and employed a range of modes and media for investigative research and reports. An augmented version of Carey and Smith’s Nature of Science Interview showed that the Knowledge Building approach resulted in deeper understanding of the nature of theoretical progress, the connections between theories and facts, and the role of ideas in scientific inquiry.
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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 | 0,034 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,045 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».