Feeling the heat: undergraduate science students’ emotional management during classroom debates
Notice bibliographique
Résumé
Addressing a need to prepare the next generation of scientists to effectively engage in adversarial science communication, the present study examines a group of undergraduate science students from a Canadian university who, after receiving expert instruction, participated in classroom debates about science controversies recently politicized in the Canadian social media (e.g. the flat Earth, genetically-modified foods, and human overpopulation). Our research questions were: (1) What emotions were experienced and how were these managed by students while participating in classroom debates? (2) How did students’ emotional management influence their debate performance? A video-based micro-ethnography revealed that more than half of the students (16/28) experienced feelings of stress and nervousness when engaging debaters with opposing/disagreeing views. Although some were able to manage these emotions, others were unable to feel relaxed, which negatively influenced their debate performance. These latter students’ initial confidence and preparation were undermined by their felt anxiety, leading to rhetorically weak and error-filled performances that went against their expectations. Highlighting the complexity of pedagogically promoting student development of communicative competence in adversarial social contexts, our findings reveal a need for science communication instructors to find ways to effectively prepare science students to manage their own emotions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».