Developing an Optimal Model for Environmental Education Based on a Comparative Study of Educational Systems in Developed Countries
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to develop an optimal model for environmental education in Iran’s educational system based on a comparative analysis of the educational systems of four developed countries: Finland, Canada, the United States, and Iran. This was a descriptive-applied study using a comparative approach. Data were collected through the analysis of official curriculum documents, educational guides, policy reports, and the official websites of the selected countries' ministries of education. Purposeful sampling was applied based on criteria such as educational success, access to English-language resources, and geographical diversity. Data were analyzed using Brady’s four-step comparative model (description, interpretation, juxtaposition, and comparison). Results indicated that an effective environmental education model should consist of four key components: objectives, content, teaching methods, and assessment strategies. Sub-components such as fostering environmental responsibility, understanding human and technological impacts, practical training, the integration of digital tools, and qualitative assessment were found to be central to successful systems. The Iranian system demonstrated considerable gaps in curriculum integration, contextual relevance, and methodological diversity compared to its developed counterparts. Improving environmental education in Iran requires a comprehensive curriculum framework, technological integration, teacher training, and multi-dimensional assessment practices. The experiences of developed countries highlight that impactful environmental education must be cohesive, participatory, and grounded in real-world contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».