Supporting Socially Responsible Science Education through a three visions of scientific literacy framed learning 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
Purpose This study explores how secondary science teachers in British Columbia engaged with the Three Visions of Scientific Literacy Heuristic (3-VSL) within a Learning Study (LearnS) to support students’ responsible engagement with controversial societal issues related to science, termed Socially Responsible Science Education (SRSE). The study examined how LearnS promoted teachers’ integration of 3-VSL, addressed SRSE implementation challenges, and developed theoretical fluency in their practice. Design/methodology/approach A case study approach involved three science teachers and a school administrator in a 30-week LearnS. A novel concurrent-and-successive (C&S) LearnS model allowed iterative cycles of lesson planning, enactment, and reflection. Data included semi-structured interviews, classroom observations, artifacts, and meeting recordings. Thematic analysis identified key themes in teachers’ experiences employing 3-VSL. Findings The teachers initially resisted critical orientations of 3-VSL but, through reflection and research lessons, enriched their understandings and enactments of SRSE. They generated personal interpretations of 3-VSL to guide SRSE practices. The 3-VSL framework helped refine literacy-focused objects of learning and guide pedagogy. Practical implications Findings highlight LearnS as an effective professional development model for promoting SRSE. The study demonstrates how 3-VSL scaffolds teacher learning, supports curricular enactment, and addresses context-specific challenges in implementing critically oriented science teaching. Originality/value This study contributes a novel LearnS case from Canada. It expands LearnS beyond variation theory, engages with a complex teaching challenge (SRSE), and introduces a novel LearnS model (C&S). Findings suggest that varying critical components of LearnS—such as objects of learning, theories, models, and contexts—can strengthen its capacity to support diverse teacher aims across educational milieus.
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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 | 0,014 | 0,038 |
| 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 | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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