The ‘Great Divide’: How the Arts Contribute to Science and Science Education
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been a rapid growth in interest about the relationship between the arts and the sciences. This article explores this developing relationship and the suggestion that science and science learning are not complete without the arts. We see three levels at which the arts might improve the teaching and learning of science. The first is at a macro-level, concerned with ways in which subjects (including the arts and sciences) are structured and options for studying them provided and packaged. The second is at the meso-level, guiding approaches constructing science curricula that engage learners through using STS (Science, Technology and Society) contexts. The third is at the micro-level, of pedagogical practices in science and teaching that can be drawn from the arts. The drivers of STEAM (Science, Technology, Arts, Engineering and Mathematics) add new dimensions to the nature of science in the twenty-first century and make science likely to diverge even more rapidly from school science unless new pedagogies, including those from the arts, help close the gap. The result could be a more authentic and engaging school science, one more relevant to the needs of the twenty-first century.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,060 |
| Communication savante | 0,019 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».