Thematic vs Chronological History Teaching Debate: A Social Media Research
Notice bibliographique
Résumé
At the beginning of the 19th century, history education has found its place as an independent course in formal education institutions, since then it has undergone many reforms and revisions but none of these reforms has solved its chronic problems. In discussions on how to solve the problems of teaching history, one of the most important issues is whether history should be taught chronologically or thematically. The purpose of this research is to review the discussions on this topic in Internet blogs to examine teachers’ views on the advantages and disadvantages of these two approaches. The social media research method was applied in this research. Required data obtained through teachers’ blogs on thematic and chronological history teaching and teachers’ comments on the subject in these blogs. The thematic content analysis carried out with the NVivo program, which helped in-vivo codes emerged from teachers’ blogs and comments. Most of the 71 teachers whose remarks are referenced in the research have expressed a positive view on thematic history teaching, although it is more difficult to understand and apply. Some teachers proposed a mixed approach in which the thematic and chronological approach is combined in different order and proportions based on students’ grades.
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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 | 0,080 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,036 |
| Communication savante | 0,030 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».