An International Comparative Study of History Curricula in Korea, BC, Canada, and New Zealand: Focusing on Big Ideas and Subject-Specific Thinking and Inquiry Processes
Bibliographic record
Abstract
이 연구에서는 한국, 캐나다 BC 주, 뉴질랜드의 역사 교육과정에 제시된 빅 아이디어, 교과 고유의 사고와 탐구 과정을 비교하였다. 먼저 빅 아이디어와 관련하여서는 세 국가·주의 빅 아이디어는 어떤 수준(층위)에서, 어떤 내용으로 구성되어 있는지 분석하였다. 교과 고유의 사고와 탐구 과정과 관련하여서는, 교육과정 문서에서 교과 고유의 사고와 탐구 과정은 어떠한 형식으로 제시되고 있으며, 역사적 사고와 역사 탐구에서 무엇을 강조하고 있는지, 이에 대한 진술은 학습 단계에 따라 위계화되어 있는지에 대해 분석하였다. 이를 바탕으로 한국의 역사 교육과정 개선을 위한 시사점으로, 빅 아이디어 진술에 있어 역사적 사고 개념의 도입 및 진술의 층위에 대한 논의 필요성, 역사 탐구의 특징을 보다 구체적으로 제시할 필요성, 과정·기능 진술의 위계화 필요성, 교수·학습 자료 개발 및 교사 연수 등을 통한 역사 탐구 예시 활동이나 사례 제공의 필요성을 제시하였다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".