Addressing Student Diversity in Science Classroom: Exploring Topic-Specific Personal Pedagogical Content Knowledge of High School Teachers
Notice bibliographique
Résumé
The student diversity in today’s science classrooms presents challenges as well as learning opportunities for students and teachers. This research examines topic-specific personal pedagogical content knowledge (pPCK) of high school teachers as it relates to addressing student diversity in their science classrooms. A narrative inquiry approach was adopted to study four science teachers’ experiences of teaching science, c onsidering teachers’ pPCK as an accumulation of experience. Narrative data was collected through interview conversations with these teachers about their experiences of conceptualizing and teaching force and motion topics to diverse groups of students in their science classrooms. The focus of these conversations was the day-to-day practice of participant teachers about making force and motion topics accessible to diverse learners. Using pedagogical content knowledge (PCK) as a conceptual framework, the narrative data were analyzed to explore how these teachers negotiated their content knowledge and knowledge of student diversity in shaping their professional knowledge of science teaching. The findings revealed that topic-specific pPCK of partcipant teachers was sourced in student diversity present in their science classroom, and its development underpins various processes to connect different types of knowledge. This research suggests considering teachers’ knowledge of student diversity and how this impacts their planning and teaching of specific science content as an aspect of their topic-sepcific pPCK. Implications for science teacher education are included.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».