Discourse Analysis of Science Teachers Talk as a Self-reflective Tool for Promoting Effective NOS Teaching
Notice bibliographique
Résumé
Teaching the Nature of Science (NOS) in elementary schools and in higher education institutions has become thefocus of the science education research community because there is a need to redefine teaching methods andpractices. Studies have shown that elementary teachers’ views and attitudes towards teaching the NOS are not alwayscompatible with the current acceptable theoretical framework identified by the research community. Researchers andscholars have proposed a variety of approaches in pre-service and in-service teacher training so that teachers changetheir beliefs, views and attitudes towards teaching the NOS. Amongst these there are two major trends, the implicitand explicit training approaches. Literature review has shown that the later is relatively more effective. Our proposalconcerns the use of an explicit strategy to enable teachers analyse their own discourses in cooperation withresearchers and reflect on their own views on aspects concerning teaching the NOS. The proposal is based on theassumption that the critical reflection on the ways people construct meanings may enable the exploration ofalternative ways to communicate actions during science lessons. An empirical example of this discourse analysisoriented in explicit approach is presented and a proposal of possible series of discourse analysis oriented in actionsfor promoting more effective NOS teaching is discussed.
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».