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Enregistrement W2148398013 · doi:10.1002/tea.21078

Interpreting Student Views of Learning Experiences in a Contextualized Science Discourse in Kenya

2013· article· en· W2148398013 sur OpenAlexaff
Samson Madera Nashon, David P. Anderson

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Science Teaching · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumKenyaPedagogyScience educationMathematics educationKaliSociologyNature of SciencePsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite the centrality of the informal manufacturing sector (Jua Kali) to the Kenyan society and its richness in scientific phenomena, there is no strong link between activities in the Jua Kali and school science. And, although there has been an ongoing public discourse in Kenya to industrialize, this hope is unlikely without connecting classroom science to the real world of the Jua Kali. In view of this concern, an interpretive case study was framed to investigate Kenyan high school students' views of contextualized science learning in culturally relevant real‐world science curriculum. This article reports the analysis of Kenyan students' views of contextualized science learning and school science curriculum and instruction elicited through an interpretive case study approach employing interview methods. The analysis of interview data reveals that the participating students interviewed expressed views that: (1) acknowledged the richness of Jua Kali in scientific phenomena and embedded science; (2) indicated existence of a lack of meaningfulness and relevance in existing science curriculum and instruction model; (3) revealed experience of resonance of group and real life learning strategies modeled in the curriculum unit with their preferred learning modes; and (4) revealed their metacognitive assessment of the traditionally used and the new contextualized science modeled learning strategies. Thus, this article offers insight about the Kenyan students on their journey through the experience of contextualized science learning. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. J Res Sci Teach 50: 381‐407, 2013

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,012
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,235
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,375 · 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'étudeQualitatif
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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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