Elementary School Students’ Mental Models about Formation of Seasons: A Cross Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to determine the mental models of elementary school students on seasons and to analyze how these models change in terms of grade levels. The study was conducted with 294 students (5th, 6th, 7th and 8th graders) studying in an elementary school of Turkey’s Black Sea Region. Qualitative and quantitative data collection methods were used in the study. The students first were asked 3 open ended questions (one of them was a drawing) in order to determine their mental models on seasons. Following this, the students took an achievement test on seasons that consisted of 4 multiple questions. Quantitative data were analyzed by SPSS 20.0 while the qualitative data were analyzed by the researchers by using content analysis technique. The results of the study showed that the students construct the formation of seasons in various ways in their minds. However, differently from the literature, the presence of some new mental models was found. For a full understanding of the seasons, the necessity of a set of pre-learnings has been recommended. It will be useful to design basic activities based on hands-on and learning by doing which will enable the most effective learning and to put this in the textbooks in the most suitable way. Additionally tangible physical-scale hands-on models, 3D simulation modeling and planetarium environment should be used in students’ education about formation of seasons.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».