Are Science Comics a Good Medium for Science Communication? The Case for Public Learning of Nanotechnology
Notice bibliographique
Résumé
Comic books possessing the features of humour, narrative, and visual representation are deemed as a potential medium for science communication; however, empirical studies exploring the effects of comics are scarce. The purposes of this study were to examine and compare the impacts of a comic book and a text booklet on conveying the concepts of nanotechnology and to investigate public perceptions of using comics as a tool for science communication. A mixed-methods quasi-experimental design was used to explore these central issues. Three instruments were adopted to assess public knowledge of nanotechnology, public attitudes towards nanotechnology, and public emotional perceptions of learning science. Furthermore, 7 short-answer questions accompanying the posttest as well as interviews were administered to enrich the instrument results. The proportional stratified sampling method was used to recruit more than 300 adults as a pool of participants. Finally, the responses of 194 participants who completed the instruments were analysed. The results indicated that the comic book significantly promoted laypeople's knowledge of and attitudes towards nanotechnology as did the text booklet. It is noted that the comic book increased the participants' interest in and enjoyment of learning, while the text booklet decreased their interest and enjoyment. More comic readers were interested in learning nanotechnology via comics than text readers were interested in learning via text. Although there was no significant difference between the 2 media in the aspects of knowledge and attitude, the results of emotional perceptions imply that science comics have the potential to develop laypeople's ongoing interest and enjoyment for learning science by reading comics.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,021 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».