Connecting with pre-service teachers’ perspectives on the use of digital technologies and social media to teach socially relevant science
Notice bibliographique
Résumé
As an interdisciplinary team of educational researchers we explored pre-service science teachers’ perspectives on using digital technologies and social media to address socially relevant issues in science teaching. The rationale for teaching socially relevant science was embedded in the concept of renaiscience, thus underscoring the need for science to be perceived as a human activity. We drew on generational theory to consider the educational significance of digital technologies and social media. Two different activities were used to elicit the pre-service science teachers’ perspectives. First, we invited them to reflect on a digital animation that we had produced, and they highlighted the advantages of digital animation as a medium to communicate a socially relevant message more appealingly to the Millennial generation. We then engaged these pre-service teachers in a structured concept-mapping activity to consider how digital technologies and social media might be used to address social challenges in South Africa. They drew our attention to the affordances of digital technologies and social media as a means to facilitate critical thinking, cater for diverse learning styles, and make high-quality scientific knowledge more accessible. They highlighted that teaching socially relevant science using digital resources can be cheap, convenient, collaborative, and creative.
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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 | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».