Research trends in science education from 2013 to 2017: a systematic content analysis of publications in selected journals
Notice bibliographique
Résumé
Following a series of reviews every 5 years since 1998, this fourth study presents the research trends in science education based on 1,088 research articles published in Science Education, Journal of Research in Science Teaching, and International Journal of Science Education from 2013 to 2017. The top three research topics, that is, the context of students’ learning, science teaching, and students’ conceptual learning were still emphasized by researchers in the period of 2013–2017. It is also evident that researchers have undoubtedly changed their preferences of research topics in the three journals within the 2 decades. For example, the topic concerning conceptual understanding, alternative conceptions, and conceptual change (Learning-Conceptions) was in continuous decline from 2003 to 2017, although it ranked as the top topic in the 1998–2002 period. The research topic of Teaching continuously ranked second in the 2008–2012 as well as in the 2013–2017 periods. Yet, the declining trend of Goals, Policy, and Curriculum reported in the last review was not observed in the latest period. The analysis of the top 10 most-cited papers unveiled that the issues such as inequality in science education, STEM education, and undergraduate research experiences were gradually highlighted.
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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 | 0,016 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,105 | 0,093 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».