Investigative Research Projects for Students in Science: The State of the Field and a Research Agenda
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the ways in which students can be taught science is by doing science, the intention being to help students understand the nature, processes, and methods of science. Investigative research projects may be used in an attempt to reflect some aspects of science more authentically than other teaching and learning approaches, such as confirmatory practical activities and teacher demonstrations. In this article, we are interested in the affordances of investigative research projects where students, either individually or collaboratively, undertake original research. We provide a critical rather than a systematic review of the field. We begin by examining the literature on the aims of science education, and how science is taught in schools, before specifically turning to investigative research projects. We examine how such projects are typically undertaken before reviewing their aims and, in more detail, the consequences for students of undertaking such projects. We conclude that we need social science research studies that make explicit the possible benefits of investigative research projects in science. Such studies should have adequate control groups that look at the long-term consequences of such projects not only by collecting delayed data from participants, but by following them longitudinally to see whether such projects make any difference to participants’ subsequent education and career destinations. We also conclude that there is too often a tendency for investigative research projects for students in science to ignore the reasons why scientists work in particular areas and to assume that once a written report of the research has been authored, the work is done. We therefore, while being positive about the potential for investigative research projects, make specific recommendations as to how greater authenticity might result from students undertaking such projects.
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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 | 0,025 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,019 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».