Developing Critically Thoughtful, Media-Rich Lessons in Science: Process and Product.
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
In this paper, I describe a professional development approach and a conceptual framework used to create critically thoughtful and media-rich science learning resources. Greater clarity about the nature of critical thinking and how to support teachers in learning to implement it are needed if we are to respond to broader calls for critical thinking both as a central goal in science education and as a key aspect in the ecology of 21 Century e-learning environments. The conceptual framework is a model of critical thinking developed by the Canadian Critical Thinking Consortium that involves embedding the teaching of five categories of intellectual tools into the teaching of curriculum content. The “tools for thought” include addressing the need for focused and relevant background knowledge, criteria for judgment, thinking concepts, thinking strategies and the development of habits of mind. The professional development approach engages practicing teachers through focused inquiry groups in collaboration with rich media technicians to develop the e-critical challenges (lessons). Aspects of this “comet approach” include a series of face-to-face sessions, gradual and planned for introduction to use of laptop computers, developing inquiry oriented writing teams and expert mentorship between large group face-to-face sessions. I explain the unique aspects of both the development process and the challenges in the context of a project involving twelve teachers in the creation of media-rich critical thinking lessons in science for Grade 7 students. Although project assessment data analysis is currently underway, I offer several initial conclusions in relation to the four goals of the project.
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.
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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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