Concept mapping as a tool for monitoring student learning in science
Notice bibliographique
Résumé
Concept maps consist of the production of pictorial representations that depict learners' knowledge about concepts (Novak 1990). Concept maps are usually developed during instruction, and typically comprise students' prior knowledge, real-world objects, and related scientific concepts. Their use shows how an individual sees the relation between things, ideas, or people. Concept maps can be used both as evaluation instruments and teaching aids. According to White & Gunstone (1992), the construction of concept maps is particularly useful for group activity, since they aid conceptual development by encouraging meaningful discussion and reflection. There have been a number of reports in the science education literature demonstrating the positive effects of the use of concept mapping for science instruction. Roth & Roychoudury (1993) found that the use of concept maps helped Canadian pre-service and in-service primary teachers to construct scientific knowledge and develop favourable attitudes to meaningful learning in science. In the UK, Pendlington, Palacio & Summers (1993) have also recommended the use of concept maps in the in-service training of primary level teachers. Adamczyk & Wilson (1996) report that concept mapping was valuable in diagnosing of practicing science teachers' alternative conceptions in physics, and they subsequently evaluated the effects of in-service training activities knowledge and understanding of certain aspects of physics.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».