Representing chemistry culture: ethnography's methodological potential in chemistry education research and practice
Notice bibliographique
Résumé
A goal in chemistry education research and teaching is to make chemistry education inclusive to our diverse students. Ethnography is one approach that can support this goal, because it supports researchers and educators in questioning what is considered ordinary by exploring chemistry as a culture. By exploring chemistry as a culture, we can understand how we represent the discipline of chemistry to our students in what we teach, how we teach, and who we teach. Questioning the ordinary aspects of research and teaching can help us work towards creating a more inclusive chemistry culture for our students, researchers, and instructors. Within this perspective, the authors explore ethnography as a research methodology and an approach to understanding experiences in practice. This perspective explores how different choices in research design, such as the research questions, theoretical framework, methods, and methodology framing, lead to different goals and representations of chemistry culture. This perspective aims to start conversations around what we can learn from different representations of chemistry culture for chemistry practice by questioning what is taken for granted in the learning theories chosen, approaches to interventions, and systematic barriers. In its potential to illuminate how chemistry culture is represented and transmitted to students, ethnography can help create more inclusive, accessible, and supportive spaces for learning and interdisciplinary research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,164 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,042 |
| Communication savante | 0,018 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».