Humanistic school science: Research, policy, politics and classrooms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article establishes a rational, feasible, and necessary conclusion to reform high school science content into an equitable experience for its wide diversity of students' self‐identities. Research indicates that 85% of graduates would not normally have enrolled in any science course unless required. Their values are more aligned with their everyday world and/or the world of the humanities, to varying degrees. The 15% had already fulfilled their science prerequisite for postsecondary science‐related programs, to varying degrees. The article's conclusion rests mainly on historical and economic evidence, respectively: (1) The Sputnik crisis that instilled public fear and anxiety about the perceived technological gap between the United States and Soviet Union. This led to reforming high school science and implementing National Aeronautics and Space Administration. (2) The on‐growing climate‐change crisis for which the smart international money is increasingly investing in sustainable businesses and industries, which catalyze a shift in public values from the current “profit society” to a “sustainable society.” The article's rationale connects the two historical events. Over the past 30 years, the nature of normal science has evolved into post‐normal science. Today the public square also includes: (a) an international assessment project that receives a negative validity audit in this article; (b) a vocal small minority within the 85%, proud of their antiscience self‐identities and their leaders' hostile behavior (a problem to ameliorate by a reformed sustainable science education); and (c) instances of small‐scale, suitable reform examples developed over the last 70 years, often referred to as humanistic school science.
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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 | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,022 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
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 ».