Promoting Creative Thinking and Expression of Science Concepts Among Elementary Teacher Candidates Through Science Content Movie Creation and Showcasing.
Notice bibliographique
Résumé
This article reports the phases of design and use of video editing technology as a medium for creatively expressing science content knowledge in an elementary science methods course. Teacher candidates communicated their understanding of standards-based core science concepts through the creation of original digital movies. The movies were assigned as a component of an elementary science methods course to help teacher candidates frame their understandings of science ideas and science content through the medium of movie-making technology. A mixed method analysis of the movie-making process was conducted through open-ended questionnaires and interviews. Results revealed that the project was valuable, as it provided an opportunity for students to think about science concepts from a new and deeper perspective. Further, the movie-making experience included the learning and utilization of iMovie technology, increasing candidate comfort and confidence in using the technology, which candidates reported will carry over to their own classrooms. This study has implications within science methods courses for the relationship between creative expression and core science concepts. Although considerable literature describes the science content knowledge of preservice teachers, less is written on how such information is expressed through creative thinking, development, and construction. The National Research Council (Duschl, Schweingruber, & Shouse, 2007) has recently proposed that K-8 students study core science concepts through a cycle of learning progressions where they are expected to experience the value of communicating and representing their understandings of science ideas. In addition, technology supported experiences for elementary students that promote creativity,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».