Cultural diversity in science education through <i>Novelization</i>: Against the <i>Epicization</i> of science and cultural centralization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Science educators are confronted with the challenge to accommodate in their classes an increasing cultural and linguistic diversity that results from globalization. Challenged by the call to work towards valuing and keeping this diversity in the face of the canonical nature of school science discourse, we propose a new way of thinking about and investigating these problems. Drawing on the work of Mikhail Bakhtin, we articulate epicization and novelization as concepts that allow us to understand, respectively, the processes of (a) centralizing and homogenizing culture and language and (b) pluralizing culture and language. We present and analyze three examples that exhibit how existing mundane science education practices tend, by means of epicization, towards a unitary language and to cultural centralization. We then propose novelization as a way for thinking the opening up of science education by interacting with and incorporating alternative forms of knowing that arise from cultural diversity. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. J Res Sci Teach 48: 824–847, 2011
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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 | 0,014 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,061 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».