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Enregistrement W1964411883 · doi:10.1177/0013124511408596

Reconstructing Science Curricula Through Student Voice and Choice

2011· article· en· W1964411883 sur OpenAlexaff
Gale Seiler

Notice bibliographique

RevueEducation and Urban Society · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumSituatedPerspective (graphical)Mathematics educationPedagogyCurriculum developmentCurriculum theoryQualitative researchBest practicePsychologySociologyComputer sciencePolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How can teachers enact a curriculum that is responsive to students and emergent from them when teachers are under enormous constraints to cover specific course content and to prepare students for standardized tests? Rather than an either/or perspective, this article embraces a both/and approach based on the belief that teachers can do both. Drawing upon qualitative classroom data gleaned from 3 years of research in an inner-city high school, four “best practices” inform a science curriculum model based on student voice and choice. In a recursive fashion, both the evidence and aspects of the curriculum that instantiate these practices are described. The end result is a new way of thinking about high school curricula that is situated in the students’ lives and experiences and has room for their voices and choices while addressing content standards and the development of critical thinking skills. It also demonstrates how research can inform curriculum development in overt and significant ways, when empirically identified best practices are made visible in a curriculum’s organization and implementation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations25
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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