Identifying Contradictions in Science Education Activity Using the Change Laboratory Methodology
Notice bibliographique
Résumé
The study is based on an implementation of the basic steps of the Change Laboratory methodology (Engeström,Virkkunen, Helle, Pihlaja & Poikela, 1996) at the University of Ioannina. It was derived by a discussion withmaster’s students during a course about science education curricula in pre-school and primary education and theireffectiveness in the current educational system. Students’ engagement in Science Education is a multifaceted andcomplex process. Under a socio-cultural approach it constitutes an activity system which consists of several elementsand as a whole, is interconnected and interacting with more activity systems which interfere in the process. Theelement that connects all the above systems is the shared object which in the case we are studding is theenhancement of teachers’ confidence in teaching science education. The developmental work research methodology(Virkkunen & Newnham, 2013; Engestrom, 2015) was chosen in order the participants to reflect on the currentactivity, to identify the contradictions of the activity and propose solutions forming a new model. Within thisimplementation Engestrom’s triangular model of the Activity system (2001) is deployed and qualitative researchmethods are applied to analyze the content of the CL sessions occurred among participants. The findings of thisstudy attempt to examine the challenges of the participating teachers in teaching science education and how theirconfidence can be enhanced and furthermore, the CL methodology as a tool in professional development.
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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 | 0,054 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».