Research trends in science education from 2018 to 2022: a systematic content analysis of publications in selected journals
Notice bibliographique
Résumé
This study uncovers research trends by analysing 1,142 papers published in Science Education, Journal of Research in Science Teaching, and International Journal of Science Education: Part A between 2018 and 2022, followed by a series of systematic reviews dating back to 1998. The main findings indicate that, during the period of 2018–2022, the three most studied research topics were associated with learner characteristics and classroom contexts (Learning-Context), teacher thinking/cognition and pedagogical issues (Teaching), and preservice education/in-service professional development (Teacher Education). An emerging interest in investigating the influence of cultural, social, and gender factors on science education (Culture, Social, and Gender) was observed. The analysis of the top 10 most-cited papers unveiled a notable focus on pertinent theoretical discussions and empirical research within the context of STEM/STEAM education. Besides, issues regarding engagement in and out of school settings, learners’ epistemologies, or sensemaking and science as practice were also highly cited. It is worth noting that there has been a rapid surge and new trend in research concerning science identity, garnering substantial attention by researchers as a meaningful lens for exploring relevant issues associated with participation and pipeline/career paths in STEM-related fields.
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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 | 0,019 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,102 | 0,102 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».