Case Studies of the Development of Science Teachers’ Practices of Socio-Scientific Issue (SSI)-Based Teaching through a Professional Development Program
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to assess three case studies of in-service science teachers regarding their practices of socio-scientific issue (SSI)-based teaching as they participated in a specially developed professional development (PD) program. Data were collected throughout the PD program from group discussions, observations, interviews, and the review of documents, and they were analyzed using within-case and cross-case analysis methods. The findings showed that the PD program had positive impacts on the teachers’ practices of SSI-based teaching. There were some modifications that combined their old teaching styles and SSI-based teaching; however, they attempted to link the science content within a social context in a way that motivated student ownership of learning. They modified their roles as information providers to be learning facilitators. Their students were also encouraged to employ scientific evidence-based reasoning to address the issues under discussion. The three science teachers also added questions to enhance student thinking about the application of scientific knowledge in society. At the individual level, teaching confidence and teaching enthusiasm had powerful influences on their practices of SSI-based teaching. At the school level, the amount of teaching time and the lack of experts on SSI-based teaching in the school were found to be barriers to SSI-based teaching. The results of this study contribute to the growing body of knowledge about preparing science teachers to link their science lessons to the real world, and they also provide a framework for future studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».