The development, validation and application of a science curriculum delivery evaluation questionnaire for indigenous māori settings
Notice bibliographique
Résumé
The study described in this paper examines the procedures used in the identification of the broad and complex factors influencing science curriculum delivery in predominantly Māori settings where the teaching of science, in particular Pūtaiao i Roto i te Marautanga o Aotearoa, is the responsibility of non-specialist science teachers and the teaching of science advocates an orientation to contemporary science in the context of Te Ao Māori, an indigenous epistemology. Furthermore, it describes the processes involved in the development and validation of an evaluation instrument, the Science Delivery Evaluation Instrument for Māori Settings (SDEIMS),used to identify and help kura (Māori schools) in addressing factors influencing science program delivery. The study begins by exploring the themes generated from a qualitative study pertaining to the phenomenon of science delivery in eight kura that encourage science teaching from or with reference to a perspective of Te Ao Māori in the language medium of Te Reo Māori. These themes are explored through the critical lenses of Kaupapa Māori theory and Bronfenbrenner’s bio-ecological theory. Subsequent to this, quantitative procedures used to develop and validate the SDEIMS are presented. Finally, practical applications of the SDEIMS as a part of an ongoing initiative are also discussed.
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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 | 0,059 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».