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Enregistrement W4391346289 · doi:10.1080/24758779.2023.2300499

Redesigning an Environmental Curriculum for Student Engagement

2024· article· en· W4391346289 sur OpenAlexaff
Anne Burke, Benjamin Boison, M. I. Knopp, Ayla Lawlor

Notice bibliographique

RevueConnected Science Learning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumCreativityAgency (philosophy)EnthusiasmPedagogyNarrativeEnvironmental educationStudent engagementMathematics educationPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Apart from equipping learners with 21st-century skills, environmental science (ES) education fosters problem-solving, creativity, critical thinking, and a sense of responsibility and agency in children. Community science centers contribute to ES education by stirring up interest, enthusiasm, and awareness in both science and environmental issues; however, they face challenges. This case study uses narrative inquiry to explore how two preservice teachers identified opportunities for improvement at a community science center, and how they consequently redesigned the curriculum to improve teaching and learning. The pedagogical opportunities for improvement at the science center covered learner experiences, teaching experiences and backgrounds, scaffolded learning, learner engagement with resources, learner connections, and programming at the center. The successful curriculum redesign was influenced by the Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) model, which provided strategies for improvement. Our findings highlight pedagogical strategies and recommendations to improve ES curricula for young learners at informal learning centers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,380 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
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