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Enregistrement W4388131275 · doi:10.1080/00377996.2023.2274051

Historical Thinking in the Classroom: A Multiple-Case Study

2023· article· en· W4388131275 sur OpenAlexaffabout
David Bussell

Notice bibliographique

RevueThe Social Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistorical thinkingCritical thinkingDisciplineSociologyMathematics educationPedagogyCognitively Guided InstructionTeaching methodSocial studiesConstructivist teaching methodsEpistemologyPsychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, history and education scholars in the Western world have argued for a constructivist approach to disciplinary thinking in the teaching and learning of History, known as historical thinking. Yet, there has been little classroom-based empirical research exploring how teachers engage with historical thinking theory, enact related practices in the classroom, and, in Canada, utilize historical thinking concepts. The multiple-case study outlined here addresses this gap, by offering descriptive details and insights regarding four Canadian secondary school teachers’ attitudes, understandings, implementation, and applications of historical thinking in lessons and assessments. Differences among these teachers’ perceptions and practices indicate that historical thinking is not a singular pedagogical approach. Yet, common elements revealed two broadly drawn typologies that may serve as inspiration and provide concrete examples for history teachers wishing to develop their own historical thinking practices. Rich descriptions also provide unique insights into how the teachers use their judgment and knowledge in the choices and decisions they make to move theory to practice. Finally, this study offers a methodology for the continued classroom-based study of historical thinking.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0220,006
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,399
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,080 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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