Sciences Teacher Education Curriculum Re-alignment: Science Education Lecturers’ Perspectives of Knowledge Integration at South African Universities
Notice bibliographique
Résumé
A qualitative case study was conducted at six purposively sampled universities; out of a population of approximately23 universities. This sampling strategy was based on selecting some universities that became Universities ofTechnology during the process of merging Higher Education Institutions (HEIs) while other universities kept theiridentity; currently being referred to as Traditional Universities. In-depth interviews and analysis of curriculumdocuments were used as sources of data acquisition to address the aim and questions explored by this study explored;necessitated by the need to implement Minimum Requirements for Teaching Education Qualification (MRTEQ)policy guidelines. The sampled universities’ identities were concealed and pseudonyms were assigned to participantsfor ethical reasons. Qualitative methods were applied for data analysis. Findings revealed that for some institutions’integration of sub-disciples of science curriculum led to contestations and debates resulting from differentphilosophical perceptions held by subject specialists in the curriculum design process. Knowledge integrationcontinues to be a contested field in universities that typifies resistance to change. Some participants demonstrated apositive disposition towards knowledge integration models which they used in curriculum development. This studyconcludes that a collaborative and collegial deliberation among science education lecturers and experts in variousknowledge domains could be a way to find common ground on issues highlighted in this study. Re-thinking andre-conceptualising knowledge organisation for science academic knowledge are appropriate to the needs of schoolcurriculum and benefit science teachers with knowledge and competences for knowledge impartation, skills andvalues in the subject.
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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 | 0,020 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».