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Enregistrement W7161153039 · doi:10.17605/osf.io/hz7kt

How parents contribute to children’s science skills? Examining the link between home science leaning ecosystem and children’s science achievement

2025· other· W7161153039 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Jia-Jun Zhang, Tomohiro Inoue

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationScientific literacyReading (process)Science educationScience learningLiteracyScientific literatureScience communication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite a wealth of research showing the influences of home learning environment on children’s literacy and numeracy, less attention has been given to its role in science domain. The concept of home science environment (HSE) was introduced by Korpan and colleagues in 1997, encompassing parents’ engagement in activities such as reading scientific concepts, assisting with science experiments, and supporting observations. However, only a handful of studies have examined the role of HSE, and they were predominantly in Western societies, such as Canada, Germany and the United States (Junge et al., 2021; Korpan et al., 1997; Westerberg et al., 2022). These existing studies also had inconsistencies in their conceptualization of HSE factors. In addition, while three key areas of science, namely scientific core ideas (or scientific content knowledge), crosscutting concepts, and scientific practice (or inquiry) have been identified (Greenfield et al., 2017), most studies have primarily focused only on the scientific core ideas domain, resulting in a less attention to the other two areas (e.g., Junge et al., 2021; Westerberg et al., 2022). To comprehensively understand the environmental correlates of children’s science skills, it is important to include all three domains in the same model. Furthermore, the majority of existing studies have focused solely on the proximal factors (e.g., home learning environment) rather than employing a holistic approach that captures both proximal and distal characteristics (e.g., culture capital, parents’ education, parents’ expectations) to understand parental influences on children’s science learning (Gregoriadis & Evangelou, 2022). To address these gaps, we aim to examine (a) the factor structure of HSE (b) the relationships among family cultural and social capital, parents’ education, parents’ expectations, HSE and children’s science skills (scientific core concepts, inquiry of practice, crosscutting scientific thinking) in Grade 8 children in China, utilizing a large-scale dataset. Drawing on the previous studies (Junge et al., 2021; Vandermaas-Peeler et al., 2016), we hypothesize that (a) HSE would exhibit a multidimensional factor structure with distinct factors related to parental direct involvement (Liou et al., 2019; Zafeer et al., 2025), resources (Jiang, 2020; Morgenthaler,2021), and indirect teaching opportunities(Haden, 2010; Vandermaas-Peeler et al., 2016), and (b) different dimensions of the HSE would be associated with all three dimensions of science skills (core concept, inquiry of practice, crosscutting scientific thinking). In addition, we expect a serial mediation effect, in which cultural and social capital and parents’ education would have an indirect effect on children’s science skills through HSE factors and parents’ expectation. This finding will contribute to our understanding of how specific components of the home science learning ecosystem are associated with science achievement in Chinese middle school children.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,270 · 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.

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
Routes d'admission1
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