Meaning making through multiple modalities in a biology classroom: A multimodal semiotics discourse analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The teaching of science is a complex process, involving the use of multiple modalities. This paper illustrates the potential of a multimodal semiotics discourse analysis framework to illuminate meaning‐making possibilities during the teaching of a science concept. A multimodal semiotics analytical framework is developed and used to (1) analyze the semiotic and epistemological meanings communicated by multiple modalities during the teaching of a biology concept and (2) highlight features of semiotic modalities that extend meaning‐making opportunities in science classrooms. The classroom discourse of a Grade 11 biology teacher was analyzed during the teaching of the concept chemosynthesis. Data were drawn from lesson transcripts, observational fieldnotes, and informal interviews with the teacher. The findings showed that the multimodal semiotics framework was useful at illustrating how semiotic and epistemological functions of modalities compounded meanings. Most significantly, an emergent multimodal framework relating semiotic functions and science learning outcomes emerged that has the potential to (1) act as a metacognitive tool for teachers to select, sequence, and scaffold modalities and (2) act as an analytical framework for educational researchers to analyze meaning making in science teaching and learning. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Sci Ed 94: 48–72, 2010
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».