Reconceptualising the Physical Sciences Curriculum and Assessment Policy Statement in a South African Context
Notice bibliographique
Résumé
Post-apartheid South African curriculum reforms, from outcomes-based education (OBE) to the Curriculum and Assessment Policy Statement (CAPS), resulted in different challenges. Teachers, in particular those teaching Physical Sciences in the Further Education and Training (FET) phase from Grades 10-12, were expected to cope with changes and master Physical Sciences curriculum for the attainment of good results, but were unable to do so because they were missing an understanding of curriculum concepts. The success of any curriculum depends on ten fundamental and broad curriculum concepts: rationale, goals, activities, assessment, accessibility, resources, content, roles, environment, and time. However, empirical findings show that Grade 12 Physical Science teachers in South African schools still struggle to understand and contextualise curriculum concepts in order to redefine specific CAPS Physical Science concepts. Consequently, this conceptual study uses Van den Akker (2004) curriculum spider web concept framework in reconceptualising Grade 12 CAPS Physical Science concepts. This study argues that teaching without knowing specific subject curriculum concepts can lead to poor teacher performance and poor subject results, this study concludes by proposing a formal, non-formal and informal framework for CAPS Physical Science to resolve this.
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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 | 0,020 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».