Inquiry, Engagement, and Literacy in Science: A Retrospective, Cross‐National Analysis Using PISA 2006
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In this study, we examine patterns of students’ literacy and engagement in science associated with different levels of “inquiry‐oriented” learning reported by students in Australia, Canada, and New Zealand. To achieve this, we analyzed data from the Organisation for Economic Co‐operation and Development's 2006 Programme for International Student Assessment, which had science as its focus. Consistently, our findings show that science students who report experiencing low levels of inquiry‐oriented learning activities are found to have above‐average levels of science literacy, but below‐average levels of interest in science, and below‐average levels on six variables that reflect students’ engagement in science. Our findings show that the corollary is also true. Across the three countries, students who report high levels of inquiry‐oriented learning activities in science are observed to have below‐average levels of science literacy, but above‐average levels of interest in learning science, and above‐average engagement in science. These findings appear to run counter to science education orthodoxy that the more students experience inquiry‑oriented teaching and learning, the more likely they are to have stronger science literacy, as well as more positive affect toward science. We discuss the implications of these findings for science educators and researchers.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle