Grade-12 Students’ Understanding of the Modelling Meta-Knowledge in Science
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Modelling meta- knowledge is one of the key aspects of models and modelling which is explicit in the nature and the epistemological goal. It is equally important to the modelling practice in which students should be engaged in an understanding of models and modeling. By doing so, students can develop their modelling competence as scientists. The objective of this study was to investigate students' understanding of modelling meta-knowledge. The participants were fifty grad 12 students in a science program. Data was collected through the understanding of modelling meta- knowledge questionnaires. The data were analyzed qualitatively using a content analysis approach to categorized students’ responses to emerge the theme.
According to the results, most of students held " naive" understanding ( level 1) in all aspects, especially in the metacognitive knowledge of the modelling process aspect. The findings indicated that 1) In the meta-modelling knowledge aspect, students understand the relationship between the nature of model and the purpose of model in the same way. They believe that models are an object that replicates the phenomena for simplifying the phenomena. The students do not understand that models can used to predict the phenomena and do not know theoretical models, such as mathematical equations, that are types of models and, 2) in the metacognitive knowledge of the modelling process aspect, students understand the modelling process as five steps of a scientific process. However, they cannot describe the relationship between the modelling process and the five-step investigation. Moreover, in science classrooms, the modeling process of students is really a simple design process that is not similar to the scientific modelling process.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ในกรณีที่กองบรรณาธิการ หรือผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งได้รับเชิญให้เป็นผู้ตรวจบทความวิจัย หรือ บทความทางวิชาการมีความเห็นว่าควรแก้ไขความบกพร่อง ทางกองบรรณาธิการจะส่งต้นฉบับให้ ผู้เขียนพิจารณาจัดการแก้ไขให้เหมาะสมก่อนที่จะลงพิมพ์ ทั้งนี้ กองบรรณาธิการจะยึดถือความคิด เห็นของผู้เชี่ยวชาญเป็นเกณฑ์
References
กระทรวงศึกษาธิการ. (2560). ตัวชี้วัดและหลักสูตรแกนกลาง กลุ่มสาระการเรียนรู้วิทยาศาสตร์(ฉบับปรับปรุง พ.ศ. 2560) ตามหลักสูตรแกนกลางการศึกษาขั้นพื้นฐาน พุทธศักราช 2551. กรุงเทพมหานคร: โรงพิมพ์ชุมนุมสหกรณ์
การเกษตรแหล่งประเทศไทย จํากัด จารุภา กิจเจริญปัญญา และพรเทพ จันทราอุกฤษฎ์. (2563). การพัฒนาความสามารถในการสร้างแบบจำลองทาง วิทยาศาสตร์ของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาตอนต้นด้วยรูปแบบการเรียนการสอนทำนายแลกเปลี่ยนความคิดสังเกต อธิบาย. วารสารอิเล็กทรอนิกส์ทางการศึกษา, 15(2), 1-12.
ณัฐนรี คณะเมือง และร่มเกล้า จันทราษี. (2561). การจัดการเรียนรู้ที่เน้นแบบจำลองเรื่อง การระเหยที่มีต่อ กระบวนการสร้างแบบจำลองทางวิทยาศาสตร์ของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 4. วารสารวิทยาศาสตร์และวิทยาศาสตร์ศึกษา, 1(1), 86-96.
ศศิมน ศรีกุลวงค์ และลฎาภา ลดาชาติ. (2564). การใช้แบบจำลองและการสร้างคำอธิบายทางวิทยาศาสตร์ของ นักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 2. ศึกษาศาสตร์สาร มหาวิทยาลัยเชียงใหม่. 5(1), 12-27.
อนุพงศ์ ไพรศรี, ชาตรี ฝ่ายคำตา, เอกรัตน์ ทานาค, พงศ์ประพันธ์ พงษ์โสภณ, และเอกภูมิ จันทรขันตี. (2565). การสร้างและใช้แบบจำลองในห้องเรียนวิทยาศาสตร์. วารสารศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร, 24(1), 349-358.
Clement, J. (2017). Four levels of scientific modeling practices in expert learning. National Association for Research in Science Teaching (NARST), San Antonio, TX.
Constantinou, C. P., Nicolaou, C. T., & Papaevripidou, M. (2019). A framework for modeling-based learning, teaching, and assessment. In Towards a Competence-Based View on Models and Modeling in Science Education (pp. 39-58). Springer, Cham.
Denzin, N. K., & Lincoln, Y. S. (2017). The sage handbook of qualitative research 5th edition. Thousand Oaks: Sage Publications.
Gilbert, J. K., & Justi, R. (2016). Modelling-based teaching in science education. Springer, Cham.
Gogolin, S., & Krüger, D. (2018). Students' understanding of the nature and purpose of models. Journal of Research in Science Teaching, 55(9), 1313-1338.
Krell, M. (2019). Assessment of meta-modeling knowledge: learning from triadic concepts of models in the philosophy of science. Science Education Review Letters, 2019, 1-7.
Schwarz, C. V., & White, B. Y. (2005). Metamodeling knowledge: Developing students' understanding of scientific modeling. Cognition and instruction, 23(2), 165-205.
Soulios, I., & Psillos, D. (2016). Enhancing student teachers’ epistemological beliefs about models and conceptual understanding through a model-based inquiry process. International Journal of Science Education, 38(7), 1212-1233.
Justi, R., & Gilbert, J. (2003). Teachers' views on the nature of models. International Journal of science education, 25(11), 1369-1386.
Rea-Ramirez, M. A., Clement, J., & Núñez-Oviedo, M. C. (2008). An instructional model derived from model construction and criticism theory. In Model based learning and instruction in science (pp. 23-43). Springer, Dordrecht.
zu Belzen, A. U., van Driel, J., & Krüger, D. (2019). Introducing a framework for modeling competence. In Towards a competence-based view on models and modeling in science education (pp. 3-19). Springer, Cham.
