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Enregistrement W2619590783 · doi:10.12973/eurasia.2017.00686a

The Status of Science and Technology Relative to Other School Subjects. Results of a Study Conducted on Primary and Secondary School Students in Quebec

2017· article· en· W2619590783 sur OpenAlexaffabout
Abdelkrim Hasni, Patrice Potvin, Vincent Belletête

Notice bibliographique

RevueEurasia Journal of Mathematics Science and Technology Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumPreferencePsychologyMathematics educationPedagogyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:In recent decades, many studies have examined students’ interest in science and technology (S&T) at school. However, few investigations have studied this interest in a manner that accounts for the status that students assign to this subject relative to other subjects in the curriculum. The main objective of this article is to conduct such an examination.Material and methods:This study that used a questionnaire included 2,571 students.Results:reveals that S&T occupies an intermediate position relative to other subjects, with only slight differences between boys and girls. However, there are important differences across school years: 1) S&T is perceived to be increasingly difficult as students’ progress in their schooling; 2) relative preference for S&T decreases during the primary-secondary school transition but subsequently rises; and 3) the relative importance of S&T increases compared with all other subjects as students advance in their education. Significant correlations are observed between the latter two dimensions and students’ intentions to pursue studies or careers in S&T.Conclusions:The hierarchization of the curriculum has a significant impact on students' interest for S & T and on the intention to pursue studies in the field

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,366 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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