Why Do We Need Social Theories? The case for science education research, feminist theories, and social justice
Notice bibliographique
Résumé
Just like individuals who are assigned certain identities within society, culture, and institutions (e.g., men, women, teacher, student, English language learner), one can claim that disciplines such as science education have also their own identity (Weedon, 1996). And within those identities and assignments are inscribed practices and regimes of meaning that constitute, “ establish, [and extend] the parameters for how people are to inquire, organize, and understand [the] world ” (Popkewitz, 2001). Science education as a discipline resides geographically in a peculiar space that constitutes the “domain” of science fields and education field. However when the word theory is mentioned the dominant meaning usually invokes the understanding simply related to educational processes of access, such as teaching and learning. At least in the United States, often in science (and even math) education, the notion of theory is mainstreamed under the umbrella of what is known as theories of teaching and learning (Wilson & Peterson, 2006). The call for the special issue of JASTE on the importance of critical theories, once again invites us to re-think about the critical role of theory in science education.
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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 | 0,046 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,158 |
| Communication savante | 0,021 | 0,054 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».