Theoretical perspectives on learning in an informal setting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research into learning in informal settings such as museums has been in a formative state during the past decade, and much of that research has been descriptive and lacking a theory base. In this article, it is proposed that the human constructivist view of learning can guide research and assist the interpretation of research data because it recognizes an individual's prior knowledge and active involvement in knowledge construction during a museum visit. This proposal is supported by reference to the findings of a previously reported interpretive case study, which included concept mapping and semistructured interviews, of the knowledge transformations of three Year 7 students who had participated in a class visit to a science museum and associated postvisit activities. The findings from that study are shown in this report to be consistent with the human constructivist view of learning in that for all three students, learning was found to be at times incremental and at other times to involve substantial restructuring of knowledge. Thus, we regard that the human constructivist view of learning has much merit and utility for researchers investigating the development of knowledge and understanding emergent from experiences in informal settings. The theoretical and practical implications of these findings for teachers and staff of museums and similar institutions are also discussed. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. J Res Sci Teach 40: 177–199, 2003
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,038 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».