Constructing Biology Curriculum for a Diverse Student Population: Opportunities for the Integration of STSE Education and Issues of Social Justice
Notice bibliographique
Résumé
Science, technology, society, and the environment (STSE) education is both a part of the mandated science curriculum in Ontario schools and also a philosophical and theoretical positioning for a science teacher. The study seeks to understand how biology curriculum can be developed that is inclusive of a diverse student body with special attention to STSE education as a vehicle for integration with issues of social justice. Participants were provided with opportunities to explore their understanding of STSE education, their role and identification as teachers, and how they meet student needs, in relation to the curriculum development process. The research then is a confluence of three areas: inclusive curriculum, STSE/social justice, and teacher identification. This qualitative study uses individual interviews, group meetings, and participant action research to explore, how teachers, develop and implement inclusive science curriculum for a diverse student population, how science teachers understand themselves and their role, and, how teachers understand STSE/social justice perspectives and practices. Findings showed that this is difficult work. Teachers are faced with pressures such as assessment challenges inherent in STSE education, student attitudes related to what science teaching is, and personal and contextual barriers that influence curriculum development and implementation, teaching content and issues, as well as the action research cycle in general. Teacher development of a personal critical theory of teaching and understanding of the political, historical, and sociological context of teacher work is an ongoing question from this research. Findings may have impact on how teachers see themselves and understand their role, how they approach issues in their teaching, how they understand teaching as a political act, and how they use social justice issues as one part of an STSE-informed approach to more inclusive science teaching.
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 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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».