Braiding history, inquiry, and model-based learning: A collection of open-source historical case studies for teaching both geology content and the nature of science
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many of the current issues facing humans are geologic in nature. Whether the issue is mitigating the impact of geologic hazards, reducing air and water pollution, managing the energy of mineral resources, or minimizing the impact of anthropogenic global climate change, we require a geosciences-literate population. This is crucial to developing policies to best address these issues and to voting to implement such policies. In this article, we introduce a novel strategy for teaching geoscience content, as well as the nature of science, to a diverse audience: the historical case study. Essentially, the historical case studies "braid" the separate strands of history, inquiry, and model-based learning into a narrative, thus allowing students to experience science in the making. This is in contrast to ready-made science as traditionally taught. We discuss the generations of the cases, summarize their content, and describe their implementation in multiple contexts of different courses. We also provide insights from the undergraduate researchers who developed the cases, the instructors who implemented them, and some preliminary data on student knowledge development concerning both geoscience content and nature of science. The cases are available online and open to the public. We welcome any feedback you wish to share.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle