How parents contribute to children’s science skills? Examining the link between home science leaning ecosystem and children’s science achievement
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».