The science education research trends (SERT) in Indonesian secondary schools: a systematic review and bibliometrics study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Indonesian researchers have published a substantial number of research articles on science education. However, there is no overarching sense of the science education research landscape in Indonesia. The purpose of this study was to provide such an overarching sense with respect to science education research focused on Indonesian secondary schools between 2000 and 2020. Systematic review and bibliometrics methods were used to analyse 287 papers retrieved from Scopus. The study found that the publications have drastically increased since 2017 with only a few of them published in leading science education journals. International collaborations among Indonesian science educators have included many countries, such as Malaysia, Japan, South Korea, the United Kingdom, Australia, Thailand, and Canada. The most common research topics are critical thinking skills, problem-based learning, cooperative learning, HOTS, learning tools, blended learning, creative thinking skills, project-based learning, misconceptions, and lesson study, mostly researched through quantitative rather than qualitative methods. These findings are important for Indonesian science educators to assess their progress and identify areas for improvement to have a greater impact on the community. In the international context, these findings provide critical knowledge for global academics as they initiate and build international networks and collaborations to advance science education globally.
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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 | 0,020 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,049 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle