Pentagram of habits: Considering science teachers’ conceptions of “habits of mind” associated with critical thinking in several of Iran’s special gifted schools
Notice bibliographique
Résumé
In the last two decades, one can see the widespread acceptance of the importance of teaching critical thinking (CT) as a 21st-century competency for all students from primary to graduate school. Lack of effective instructional strategies cause problems in developing effective CT curriculum. This research study aimed at the exploring the problem of domain-general versus domain-specific tension associated with the definition and fostering critical thinking. We examined Iranian science teachers’ conception(s) of this tension. We applied stratified random sampling for the observational phase (initial pool of participants). Using our classroom observation scale, through the lens of the Critical Thinking Consortium’s pedagogical framework (TC2) as a theoretical framework, we observed N = 27 gifted science classrooms to evaluate teachers’ instructional strategies in terms of developing CT abilities. Applying purposeful sampling, we interviewed expert teachers based on the observational phase, to investigate their understandings of CT’s general-domain habits of mind. Applying 4 + 1 classical elements as a conceptual framework, we examined various dimensions of these science teachers’ conceptualization of thinking critically. Traditional gradual reduction of interviews resulted in the development of a culturally informed five-elemental pentagram of habits of mind shared by these educators. Further, these teachers addressed some instructional strategies to embed CT in the science classes.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».