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Enregistrement W2073431734 · doi:10.1080/09500690802483093

Gender Differences in Lunar‐related Scientific and Mathematical Understandings

2009· article· en· W2073431734 sur OpenAlexfundno aff
Jennifer Wilhelm

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Science Education · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMemorial University of Newfoundland
Mots-clésMathematics educationConcept learningCurriculumContext (archaeology)Test (biology)Science educationConceptual changeSpatial abilityDomain (mathematical analysis)PsychologyMathematicsPedagogyGeographyEcologyBiologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports an examination on gender differences in lunar phases understanding of 123 students (70 females and 53 males). Middle‐level students interacted with the Moon through observations, sketching, journalling, two‐dimensional and three‐dimensional modelling, and classroom discussions. These lunar lessons were adapted from the Realistic Explorations in Astronomical Learning (REAL) curriculum. Students' conceptual understandings were measured through analysis of pre‐test and post‐test results on a Lunar Phases Concept Inventory (LPCI) and a Geometric Spatial Assessment (GSA). The LPCI was used to assess conceptual learning of eight science and four mathematics domains. The GSA was used to assess learning of the same four mathematical domains; however, the GSA test items were not posed within a lunar context. Results showed both male and female groups to make significant gains in understanding on the overall LPCI test scores as well as significant gains on five of the eight science domains and on three of the four mathematics domains. The males scored significantly higher than the females on the science domain, phase—Sun/Earth/Moon positions, and on the mathematics domain geometric spatial visualisation. GSA results found both male and female groups achieving a significant increase in their test scores on the overall GSA. Females made significant gains on the GSA mathematics domains, periodic patterns and cardinal directions, while males made significant gains on only the periodic patterns domain. Findings suggest that both scientific and mathematical understandings can be significantly improved for both sexes through the use of spatially focused, inquiry‐oriented curriculum such as REAL.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations45
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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