Informal Science Educators’ Views about Nature of Scientific Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
Publications such as Surrounded by science: Learning science in informal environments [Fenichel, M., & Schweingruber, H. A. (2010). Washington, DC: The National Academies Press] and Learning science in informal environments: People, places, and pursuits [National Research Council. (2009 National Research Council (2009). Learning science in informal environments: People, places, and pursuits, Washington, DC: National Academy Press. [Google Scholar]). Washington, DC: National Academy Press] have documented a recent trend advocating a greater awareness and value of Nature of Science (NOS), also known as Nature of Scientific Knowledge [see Lederman, N. G. (2007). Nature of science: Past, present, and future. In S. K. Abell & N. G. Lederman (Eds.), Handbook of research on science education (pp. 831–879). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum], for informal science learning experiences. However, little in the literature addresses what informal science educators know about science and, in particular, the views they have about NOS. In this study, informal science educators were asked to fill out an online version of the Views of Nature of Scientific Knowledge—Form C questionnaire [Abd-El-Khalick, F., & Lederman, N. G. (2000). The influence of history of science courses on students’ views of nature of science. Journal of Research in Science Teaching, 37(10), 1057–1095; Lederman, N. G., Schwartz, R. S., Abd-El-Khalick, F., & Bell, R. L. (2001). Preservice teachers’ understanding and teaching of nature of science: An intervention study. The Canadian Journal of Science, Mathematics, and Technology Education, 1(2), 135–160]. Along with interview responses, 20 of the fully completed questionnaires were purposefully selected to provide the data for this study. Participants were included if they were actively teaching full time to the public in informal science settings. This criterion for inclusion was utilized in order to address the lack of research about this category of individuals. The surveys underwent qualitative analysis and were coded using a scoring rubric. Overall, participants' demonstrated a strong understanding about NOS but views about the certainty of science were prevalent.
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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 | 0,012 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».