MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2589073004

Practices of Intermediate Teachers in the Development of Life-Long Scientific Literacy

2016· other· en· W2589073004 sur OpenAlexaffabout
Kathryn Richelle Lipsett

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2016
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOffice of International Science and Engineering
Mots-clésLiteracyMathematics educationPedagogySociologyPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Science is important in the everyday lives of Canadians, but fewer than half of Canadians have the basic level of scientific literacy required to interpret the scientific matters they are exposed to daily. The intermediate grades (7 to 10) are often the last stage at which science education is mandatory and thus the last guaranteed opportunity for teachers to foster enduring scientific literacy in their students. In this study I asked: how are a small sample of Canadian intermediate teachers developing life-long scientific literacy among their students? Using semi-structured interviews I spoke with five science teachers; three from Alberta and two from Ontario to provide a greater cross-country perspective. After analysing the interview transcripts for codes and parsing out themes I found the broad and varying definitions of scientific literacy make it difficult to determine when and how scientific literacy is being taught. While this small selection of teachers identified a variety of approaches for teaching scientific literacy they struggled with how to assess scientific literacy. Moving forward I suggest that a concerted effort be made to clarify the meaning of scientific literacy so educators can develop more specific goals when teaching scientific literacy and assessing for its development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpace (University of Toronto)Même sujetScience Education and PedagogyTravaux en français237 207