Exemplification in science instruction: Teaching and learning through examples
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although the practice of giving examples is central to the effective teaching and learning of science, it has been the object of little educational research. The present study attends to this issue by systematically examining the exemplification practices of a university professor and his students' learning experiences during a biology lecture on animal behavior. It is reported that the science instructor provided students with a series of procedural, conceptual, and analytical examples. Each type of exemplification was characterized by a unique focus, form and degree of dialogism. These examples promoted student acquisition of specialized scientific language and engagement in varied types of argumentation: inductive reasoning by parallel cases, inductive reasoning by causation, inductive generalization, and deductive reasoning. Furthermore, students' experiences learning from examples were contingent upon their performance of parallel instructional activities such as text reading and note-taking. Based on these findings, we argue for the importance of promoting student development of exemplification literacy (the ability to critically assess the use of examples in scientific communication) and the need for science instructors to provide students with opportunities not only to learn science concepts through examples but also to learn about the nature of scientific exemplification itself. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. J Res Sci Teach 53:737–767, 2016
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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 | 0,045 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle