Everyday objects of learning about health and healing and implications for science education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The role of science education in rural development is of great interest to science educators. In this study I investigated how residents of rural Kirumi, Kenya, approach health and healing, through discussions and semistructured and in‐depth interviews with 150 residents, 3 local herbalists, and 2 medical researchers over a period of 6 months. I constructed objects of learning by looking for similarities and differences within interpretive themes. Objects of learning found comprise four types of personal learning tools, three types of relational learning tools, three genres of moral obligation, and five genres of knowledge guarding. Findings show that rural people use (among other learning tools) inner sensing to engage thought processes that lead to health and healing knowledge. The sociocultural context is also an important component in learning. Inner sensing and residents' sociocultural context are not presently emphasized in Kenyan science teaching. I discuss the potential use of rural objects of learning in school science, with specific reference to a health topic in the Kenyan science curriculum. In addition, the findings add to the literature in the Science, Technology, Society, and Environment (STSE) approach to science education, and cross‐cultural and global science education. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. J Res Sci Teach 43: 172–193, 2006
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».