Towards a Viable Response to COVID-19 from the Science Education Community
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has touched almost every corner of the planet and continues to impact on lives, livelihoods, economies and cultures. It is both a human and a global phenomenon. Making sense of what is happening requires an understanding of a number of scientific ideas including viruses, transmission, incubation and vaccination. These are life and death issues and yet the public and their political leaders often display a deliberate mistrust of the science and scientists. How might the science education community respond? We pose a series of questions designed to provoke a strong response to COVID-19 from our community and our colleagues: “How well has the science curriculum prepared the world’s public for COVID-19?”; “How much science education should be online from now on?”; “Are we learning from the current situation?”; “Is science education research producing knowledge that protects society from catastrophic events?”; “How should our working practices change to make science education more resilient, more useful and more transparent?”; “What are the ethics and politics of social distancing and how do they affect science education?”; “What pedagogies might we need to turn to in the future?”; and, “What role should business and industry play in funding science education research and development?” In our attempt to stimulate the development of a vision for science education in the post-pandemic era, we offer initial thoughts about moving forward. What we offer is a departure point, an invitation for the community to engage with pressing issues in science education. The main question we pose is the following: What can be done, and what can be done differently? We envision that this paper will provide some guidance to the readers to re-think the complex systems and socio-political contexts within which people come to learn and practice science and to conceptualize these processes through a social justice lens. We argue that a social justice informed approach towards shaping a vision for science education in the post-pandemic era is of paramount importance and that failure to do so will only serve as a way of perpetuating existing inequalities.
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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 | 0,056 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,024 |
| Communication savante | 0,031 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,048 |
| Intégrité de la recherche | 0,052 | 0,065 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,007 |
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 ».