Student climate change education: The role of scientific technologies in improving public geoscience understandings
Notice bibliographique
Résumé
In Canada and the United States, segments of the public misunderstand the physical science of anthropogenic global climate change (AGCC) and its connection to human society. Individuals have been shown to filter their scientific understandings through identification with specific worldviews, ecological paradigms, geographic identities or political leanings. To overcome this problem, prominent scientists and the Next Generation Science Standards (NGSS) have called for curricula and instructional approaches that emphasize learning about climate research using climate models. Using the techniques of educational research, this study presents unique empirical findings on how geoscientists can employ innovative instructional approaches and science education technologies to overcome sociocultural barriers and improve public understanding of AGCC.The chapters of this dissertation present detailed analysis and statistically significant results on the educational impact of students learning to run a National Aeronautics and Space Administration (NASA) global climate model (GCM). Through a series of case studies, this study explored how a key technology of climate science—a GCM—impacted student learning compared to ubiquitous simple climate education technologies. The central hypothesis was that student use of authentic climate science research methods and technologies will improve AGCC understanding. This study utilized a pre/post, control/treatment experimental design that allowed for comparison between instructional strategies and climate education technologies used by two groups of students. To operationalize this work, it employed research instruments such as pre/post diagnostic exams, performance-based assessments, pre/post questionnaires and 536-minutes of classroom video recordings. It also utilized quantitative statistical analysis to determine significant differences and establish what educational and sociocultural factors impacted individual student learning gains across the whole sample. Findings from this work have shown that more students succeed at understanding AGCC when exposed to inquiry research processes using scientific technologies such as GCMs. In contrast, those who learned about GCMs through lecture only showed improvement in their recall of facts tested by multiple-choice questions. Individual students' ecological paradigms and relationships to natural places also best predicted engagement (represented by class attendance) with course materials and larger learning gains.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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; 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 ».