Examining the literacy component of science literacy: 25 years of language arts and science research
Notice bibliographique
Résumé
This review, written to celebrate the 25th anniversary of the International Journal of Science Education, revealed a period of changes in the theoretical views of the language arts, the perceived roles of language in science education, and the research approaches used to investigate oral and written language in science, science teaching, and learning. The early years were dominated by behavioralist and logico-mathematical interpretations of human learning and by reductionist research approaches, while the later years reflected an applied cognitive science and constructivist interpretations of learning and a wider array of research approaches that recognizes the holistic nature of teaching and learning. The early years focus on coding oral language into categories reflecting source of speech, functional purpose, level of question and response, reading research focused on the readability of textbooks using formulae and the reader's decoding skills, and writing research was not well documented since the advocates for writing in service of learning were grass roots practitioners and many science teachers were using writing as an evaluation technique. The advent of applied cognitive science and the constructivist perspectives ushered in interactive-constructive models of discourse, reading and writing that more clearly revealed the role of language in science and in science teaching and learning. A review of recent research revealed that the quantity and quality of oral interactions were low and unfocused in science classrooms; reading has expanded to consider comprehension strategies, metacognition, sources other than textbooks, and the design of inquiry environments for classrooms; and writing-to-learn science has focused on sequential writing tasks requiring transformation of ideas to enhance science learning. Several promising trends and future research directions flow from the synthesis of this 25-year period of examining the literacy component of science literacy - among them are critical listening and reading of various sources, multi-media presentations and representations, effective debate and argument, quality explanation and the role of information and communication technologies/environments.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».