雜志概覽

《每周2小時(shí)戶外上課就能改善兒童的心理健康》

●《美國醫(yī)學(xué)會雜志網(wǎng)絡(luò)開放》（JAMANetworkOpen）

●2024年11月15日

加拿大麥吉爾大學(xué)的一項(xiàng)研究以大約1000名10～12歲的兒童為研究對象，其中大約500多名兒童作為實(shí)驗(yàn)組，在3個(gè)月內(nèi)每周在自然環(huán)境中上課2個(gè)小時(shí)。研究發(fā)現(xiàn)，一開始就有較為嚴(yán)重心理健康問題的兒童，包括焦慮、抑郁、攻擊性和沖動(dòng)性，或存在與同齡人互動(dòng)有關(guān)的社交問題等，在干預(yù)結(jié)束后行為變化最大；孩子們在大自然中度過后，在課堂上更加平靜、放松和專心。這意味著綠色空間對兒童發(fā)展具有重要價(jià)值。

《中國科學(xué)教師對科學(xué)探究的理解不夠深入》

●《國際科學(xué)教育期刊》（InternationalJournalofScienceEducation）

●2024年11月30日

華東師范大學(xué)的一項(xiàng)研究考察了科學(xué)教師對科學(xué)探究及其影響因素的認(rèn)識。研究發(fā)現(xiàn)，教師對科學(xué)探究的知情理解比較有限，對科學(xué)探究的認(rèn)識信念是支離破碎的，并存在一些較為天真的觀點(diǎn)，在區(qū)分科學(xué)問題、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為證據(jù)和構(gòu)建解釋等方面比較吃力；教師對于科學(xué)探究的理解由教學(xué)經(jīng)驗(yàn)、學(xué)術(shù)背景和學(xué)術(shù)成就水平相互作用形成，對于不同學(xué)術(shù)背景的教師，教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的長短對探究觀有不同的影響。研究者認(rèn)為，將科學(xué)探究認(rèn)識論納入教師培訓(xùn)計(jì)劃具有必要性，應(yīng)建立相關(guān)專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

《整合式STEM能夠更好地提升學(xué)生的學(xué)習(xí)成績》

●《科學(xué)教育研究》（ResearchinScienceEducation）

●2024年12月17日

杭州師范大學(xué)的一項(xiàng)元分析考察了整合式STEM對學(xué)生學(xué)業(yè)成績的影響。研究發(fā)現(xiàn)，通過整合式STEM學(xué)習(xí)的學(xué)生在學(xué)業(yè)成績測試中的表現(xiàn)顯著優(yōu)于其他學(xué)生，學(xué)生從整合式STEM中學(xué)到的更多；整合式STEM對學(xué)業(yè)成績的最大影響體現(xiàn)在情境整合方面，熟悉的、有意義的、真實(shí)的問題情境可以提高學(xué)生的積極性，有助于學(xué)生學(xué)習(xí)STEM相關(guān)概念，并理解何時(shí)可將其應(yīng)用于熟悉或不熟悉的問題情境；此外，基于探究的學(xué)習(xí)和基于問題的學(xué)習(xí)比基于項(xiàng)目或設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)具有更好的效果。

《運(yùn)用人工智能支持STEM教學(xué)和學(xué)習(xí)進(jìn)程評估》

●《國際STEM教育期刊》（InternationalJournalofSTEMEducation）

●2024年11月8日

美國得克薩斯理工大學(xué)的一項(xiàng)研究討論了人工智能在STEM教學(xué)和學(xué)習(xí)進(jìn)程評估中的應(yīng)用。研究認(rèn)為，采用人工智能可快速有效地對多名學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)程進(jìn)行評估，能指出學(xué)生在學(xué)習(xí)進(jìn)程方面的進(jìn)步及為了達(dá)到更高水平所需的支持。研究者建議，在驗(yàn)證學(xué)習(xí)進(jìn)程的早期階段可使用無監(jiān)督、半監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)和生成式人工智能識別相關(guān)的發(fā)展水平并構(gòu)建學(xué)習(xí)進(jìn)程；進(jìn)一步采用監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)和生成式人工智能針對性地開發(fā)驗(yàn)證學(xué)習(xí)進(jìn)程的一致性；最后可使用人工智能設(shè)計(jì)自動(dòng)反饋系統(tǒng)。

《將生成式人工智能應(yīng)用于K—12科學(xué)教學(xué)評估》

●《科學(xué)教育與技術(shù)雜志》（JournalofScienceEducationandTechnology）

●2024年11月13日

美國北卡羅來納大學(xué)教堂山分校的一項(xiàng)研究將生成式人工智能應(yīng)用于提高K—12的科學(xué)評估質(zhì)量。研究發(fā)現(xiàn)，人工智能生成的注釋能夠給出符合《新一代科學(xué)教育標(biāo)準(zhǔn)》個(gè)維度的一致性評估建議，并提出了關(guān)于如何激發(fā)學(xué)生科學(xué)意義建構(gòu)的想法；與零樣本學(xué)習(xí)相比，采用小樣本學(xué)習(xí)生成的注釋通常得分更高，并能提供更為豐富的細(xì)節(jié)；在選擇提示策略時(shí)，具有思維鏈和上下文提示生成的信息往往在評分量規(guī)中得分更高；基于大語言模型的注釋能支持教師反思自己的教學(xué)實(shí)踐并提供改進(jìn)建議。（楊元魁編譯）