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Enregistrement W3031171953 · doi:10.5539/res.v12n2p64

Examining the Scientific Argumentation Implemented Through a Social Constructivism-Based Curriculum Designed for Primary Science Education in a Confucian Heritage Culture: A Case Study in Vietnam

2020· article· en· W3031171953 sur OpenAlexvenueno aff
Ngô Vũ Thu Hằng, Astrid M. W. Bulte, Albert Pilot

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArgumentation theoryCurriculumSocial constructivismConstructivism (international relations)SociologyPedagogyEngineering ethicsMathematics educationEpistemologyPsychologyPolitical scienceEngineeringLawPoliticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study describes the improvement of a science curriculum based on a social constructivist approach in order to support primary students in a Confucian heritage culture in practicing scientific argumentation. The former design is adjusted by the application of an adapted model of the learning placemat for argumentation and by the formulation of concrete teaching-learning activities which are articulated with the application of the adapted learning placemat. The practice of a designed curriculum unit reveals that the designed curriculum can support the primary students in practicing scientific argumentation and in attaining consensually agreed knowledge. Nevertheless, the study also shows that primary teachers and students in a Confucian heritage culture do not pay much attention to the activities of qualifying and rebutting in scientific argumentation. The study recommends that further developmental research needs to deal with the refined problem of how to improve qualifying and rebutting in scientific argumentation in the practice of science lessons in a Confucian heritage culture.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2020
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Résumé présentoui

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