Student-teachers’ Inquiry-based Actions to Address Socioscientifc Issues
Notice bibliographique
Résumé
We are facing many challenges associated with fields of science and technology. Arguably of most concern is Climate Change, but there are many other issues, such as food quality, distribution and safety. Many of these problems may be related to individuals’ tendencies towards repeating cycles of perhaps irresponsible consumption of goods and services — apparently largely under the influence of laissez faire capitalism. Progress has been made in addressing such issues by, for example, encouraging students to consider complex socioscientific issues, take positions about them, and develop plans of action to address them. In the study reported here, we explored effects on student-teachers’ likelihood of implementing inquiry-based activism projects in their future teaching by requiring them to conduct such projects in the context of a university-based science teacher education course. Of the ten student-teachers we studied most closely, four of them appeared to be highly likely and another three of them appeared to be moderately likely to implement inquiry-based activism projects in their future teaching. Based on constant comparative analyses of qualitative data, factors that seemed to influence student-teachers’ likelihood of implementing such projects in their future teaching included their: i) self-directed research (as part of the course described above), ii) prior experiences relevant to WISE issues and activism, iii) views about the nature of science and technology (NoST), and iv) orientation towards Products Education. Based on these findings, recommendations for science teacher education are provided that might, eventually, increase the wellbeing of individuals, societies and environments; and, in concert, better manage societal production and consumption practices.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».