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Enregistrement W3017165640 · doi:10.1080/03057267.2020.1744796

Models of conceptual change in science learning: establishing an exhaustive inventory based on support given by articles published in major journals

2020· article· en· W3017165640 sur OpenAlexafffund
Patrice Potvin, Lucian Nenciovici, Guillaume Malenfant-Robichaud, François Thibault, Ousmane Sy, Mohamed Amine Mahhou, Alex Bernard, Geneviève Allaire‐Duquette, Jérémie Blanchette Sarrasin, Lorie‐Marlène Brault Foisy, Nancy Brouillette, Audrey-Anne St-Aubin, Patrick Charland, Steve Masson, Martin Riopel, Chin‐Chung Tsai, Michel Bélanger, Pierre Chastenay

Notice bibliographique

RevueStudies in Science Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésConceptual changeField (mathematics)Interpretation (philosophy)Computer sciencePosition (finance)EpistemologyOrder (exchange)Conceptual modelManagement scienceData scienceMathematics educationPsychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we propose an analysis of the state of, and trends in, the field of conceptual change research in science education through the lens of its models. Using a quantitative approach, we reviewed all conceptual change articles (n = 245) published in five major journals in the field of science education in search of the support that their authors give to conceptual change models (CC models). We looked for support in the form of explicit or implicit mentions, favourable and unfavourable position statements and empirical confirmations and refutations. The results present a thorough description of all types of support, as well as their evolution from the early days of the field to today. We also propose a hierarchical list of the 86 CC models that we have recorded, appearing in decreasing order by the support they received from the literature. General comments are formulated in order to provide an interpretation of the field and its evolution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,240
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,240
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0520,038
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0130,021
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,319
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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