Visual Representation Construction for Collective Reasoning in Elementary Science Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
There has been a recent increase in research interest in the ways that visual representation is used to facilitate students’ understanding in science classrooms. Yet while many studies have explored individual students’ drawing, few studies have looked into drawing as a collective tool to engage students in thinking and talking together in science classrooms. This study employed a case study approach to understand some of the possibilities for visual representation construction as a collective reasoning tool. By examining two cases of visual representation construction during classroom talk in two elementary science classrooms, this study demonstrates how teachers use visual representation as an instructional strategy, and how visualization engages students’ reasoning, meaning making, and social interactions. We selected two cases that demonstrate the emergence of the teacher’s and students’ drawing activities and analyzed each with a focus on the interactions that occur during the construction of visual representation and how this interaction promotes scientific reasoning and meaning making. For the case analysis, three researchers reviewed the video cases separately several times, and then collectively developed in-depth discussion to bring forth possible themes. The findings include (a) that there were common grounds of visual representation established for collective reasoning, and (b) that visual representations expanded knowledge and reasoning from the individual to social level, thus playing a critical role in students’ reasoning and knowledge building during classroom talk. Pedagogical questions and reflection are discussed for further research on visualization as a cognitive and social tool in classrooms.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».