Current Realities and Future Possibilities: Language and science literacy—empowering research and informing instruction
Notice bibliographique
Résumé
In this final article, we briefly review and synthesize the science and language research and practice that arose from the current literature and presentations at an international conference, referred to as the first “Island Conference”. We add to the synthesis of the articles the conference deliberations and on‐going discussions of the field and also offer our views as to how such contributions can take place. These central issues—the definition of science literacy; the models of learning, discourse, reading, and writing and their underlying pedagogical assumptions; the roles of discourse in doing, teaching, and learning science; and the demands on teacher education and professional development in the current reforms in language and science education—provide points of departure for discussion of four possible new considerations to research in this field of endeavour that could contribute to a broader and productive scholarship and deeper and enriched understanding of both teaching and learning. These considerations, each from well‐established fields of research literature, are the need to develop support for a contemporary view of science literacy, the role of metacognition in science learning generally, the role of multiple representations in knowledge building and science literacy, and the need for more focused teacher education and professional development programmes.
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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 | 0,032 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,040 |
| Communication savante | 0,029 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».