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Enregistrement W4414331893 · doi:10.1080/2331186x.2025.2560056

Dietary education in Japanese and Korean middle schools: contents and pedagogical styles from a constructivist perspective

2025· article· en· W4414331893 sur OpenAlexaff
H. A. Jung, Young-Eun Lee, Soo-Hee Lee

Notice bibliographique

RevueCogent Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNutrition, Health and Food Behavior
Établissements canadiensEarl Haig Secondary School
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstructivist teaching methodsSocial constructivismCurriculumPerspective (graphical)Context (archaeology)Constructivism (international relations)AccreditationTeaching method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to compare home economics textbooks used in Japanese and Korean middle schools from the constructivist perspective to examine whether home economics of both countries can promote constructivist learning. For this, the educational contents of textbooks were analyzed from the constructivist perspective. Pedagogical styles of the texts and exercises were classified into four types: Neutral informative, injunctive, persuasive, and participative. The study data consisted commonly used Japanese textbooks (n = 3) and Korean textbooks (n = 6). Compared to Japanese textbooks, we found that Korean textbooks need contents such as context reflecting historical, cultural, and social situations, which are learning elements from the constructivist perspective. Korean textbooks contained limited dietary problems, and these only related to individuals and families. In both countries, the pedagogical styles were usually participative style in exercises (Japan: 61.5%, Korea: 60.4%), but in texts, the proportion of participative style, reflecting the social constructivist perspective, was low (Japan: 5.7%, Korea: 0.7%). It is recommended that systems be established to support the successful implementation of constructivist learning by providing clearer textbook-writing guidelines tailored to constructivist learning, textbook accreditation standards, and curriculum content that reflects a constructivist perspective in teacher education programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,768

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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