Towards Transformative Science Education for Responsible Citizenship:Investigating Science Teachers’ Integration of Informed Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
Learning to make informed decisions on socio-scientific issues (SSI) is considered a crucial step towards taking action in complex real life situations, and is therefore pivotal in modern transformative science education. <br/>This paper explores teachers’ integration of informed decision making in science subjects while designing subject-specific citizenship lessons on current SSI. Understanding teachers’ capacities with respect to this integration is important to establish effective teacher education and continuing professional development. <br/>The study took place in the context of a series of workshops on the goals and instructional approaches for informed decision making in science-specific citizenship education. Our in-depth multiple-case study involves three teachers in different science subjects. The data was collected through four teacher interviews. A qualitative content analysis was performed in two coding cycles using the framework of pedagogical design capacity. We found distinguishing features and common patterns in the the teachers’ use of personal and external resources for the design of up-to-date integrated citizenship lessons on informed decision making.<br/>Our study concludes that science teachers are able to design citizenship lessons when providing them with relevant instructional resources. These include professional development workshops with instructional approaches, example curriculum materials, and <br/>other tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,027 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».