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.
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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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».