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Enregistrement W4417118441 · doi:10.31893/multirev.2026258

Differentiated instruction in science education: A thematic evolution through bibliometrics

2025· article· W4417118441 sur OpenAlexaboutno aff
Taufik Hidayat, Wasis Wasis, Nadi Suprapto, Hasan Nuurul Hidaayatullaah

Notice bibliographique

RevueMultidisciplinary Reviews · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Methods and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheme (computing)BibliometricsThematic mapScopusMetadataThematic analysisDifferentiated instructionField (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is a literature review that aims to identify thematic areas, key trends, key contributors, and contributions to the field of research by addressing the topic of differentiated instruction (DI) in science education. This literature review uses the Scopus database from 1964-2024 with bibliometric analysis on the biblioshiny application to obtain research results in the form of graphical and image data visualizations. Since 2010, this topic has increased according to the visualization results in term of the number of publications and continued to be of interest and spotlight in the 21st century. The central theme of the thematic evolution analysis shows the integration of DI with STEM, inquiry-based learning, and teacher professional development. Inclusive learning, active learning, and equity, become supporting themes in this study. These findings show the correlation between DI and the 21st century education. Leading authors and institutions have made significant contributions to advanced research in this field. The metadata of this research shows there are three highest ranks of countries contributors to this DI in science education; US, Indonesia, and Canada. Blonder and Decoito have been key contributors in this study. The conclusion of this study is that the trend of differentiated instruction (DI) in science education can provide space for creating active and diverse learning according to individual needs, thus supporting inclusive learning. The integration of DI with innovative learnings such as inquiry and STEM are recommended for further research. This study can be used as a basis for further research on the effectiveness of the globally and holistically approaching differentiation, especially within low resource contexs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,1950,223
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,372 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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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