Viitoarea testare PISA 2025 Focus – Științe

Cadrul curricular și domeniile ce vor fi evaluate

SURSA  https://pisa-framework.oecd.org/science-2025/

Ce este nou în PISA 2025

Cadrele curriculare PISA anterioare pentru evaluarea științelor au elaborat o concepție despre “cultura științifică” ca rezultat al educației și concept central pentru evaluarea științelor. Cadrul PISA 2025 trece la unul mai larg. Documentul se concentrează acum pe rezultatele generale ale educației științifice, pentru a alinia cadrul pentru științe cu cele pentru matematică și lectură, și nu în mod specific pe “cultura științifică”.

La elaborarea cadrului 2025, două competențe anterioare (“Evaluarea și proiectarea cercetării științifice” și “Interpretarea științifică a datelor și a dovezilor”) au fost fuzionate într-una singură: “Construirea și evaluarea proiectelor de cercetare științifică și interpretarea critică a datelor și a dovezilor științifice”. Această modificare a fost făcută pentru a pune mai mult accent pe evaluarea proiectelor.

Având în vedere că, în prezent, contextul societal este dominat de sursele de informații de pe internet, multe dintre ele științifice, se pune un nou accent pe educarea elevilor pentru “cercetarea, evaluarea și utilizarea informațiilor științifice pentru luarea deciziilor și pentru acțiune”. De aici, adăugarea acestei a treia competență.

A avut loc o modificare a factorilor afectivi care influențează această competență, de la un accent pe atitudinile față de știință la un accent pe măsurarea unui concept mai larg de “identitate științifică”, care s-a dovedit a fi mai cuprinzător în descrierea angajamentului elevilor în domeniul științei.

În cele din urmă, dar important, este accentul pus pe educația pentru durabilitate/sustenabilitate și educația ecologică. Aceste elemente sunt sintetizate sub conceptul de “Agenție în Antropocen”, iar cadrul definește competențele considerate elemente ale acestui concept care vor fi măsurate în cadrul evaluării din 2025.

Cunoștințe științifice

Cele trei competențe dezvoltate de o educație în domeniul științei necesită trei forme de cunoștințe:

 

  1. Cunoștințe de conținut

Doar un eșantion din domeniul de conținut al științelor poate fi evaluat în cadrul evaluării de științe PISA 2025. Cunoștințele care urmează să fie evaluate vor fi selectate din domeniile majore ale fizicii, chimiei, biologiei, științelor Pământului și spațiului, astfel încât cunoștințele:

  • Au relevanță pentru situații din viața reală
  • Reprezintă un concept științific important sau o teorie explicativă majoră, bine stabilită și cu o utilitate durabilă
  • Să fie adecvate nivelului de dezvoltare al elevilor de 15 ani.

Cadrul utilizează termenul “sisteme” în loc de “științe” în descriptorii cunoștințelor de conținut, pentru a transmite ideea că elevii trebuie să înțeleagă concepte din științele fizice și ale vieții, științele Pământului și ale spațiului, precum și aplicarea acestora în contexte în care elementele de cunoaștere sunt interdependente și interdisciplinare. 

SISTEME FIZICE

  • Structura și proprietățile materiei (de exemplu, modelul particulelor, legăturile, schimbările de stare, conductivitatea termică și electrică)
  • Modificări chimice ale materiei (de exemplu, reacții chimice, transfer de energie, acizi/ baze).
  • Mișcare și forțe (de exemplu, viteză, frecare) și acțiune la distanță (de exemplu, forțe și interacțiuni magnetice, gravitaționale și electrostatice).
  • Energie și transferul acesteia (de exemplu, conservarea, disiparea, reacții chimice)
  • Interacțiuni între energie și materie (de exemplu, undele luminoase și radio, undele sonore și seismice, absorbția de către dioxidul de carbon).

 SISTEME DE VIAȚĂ

  • Conceptul de organism (inclusiv animale, plante) și microorganisme (de exemplu, viruși, bacterii).
  • Genele (de exemplu, expresie, ereditate/moștenire, biotehnologie) și interacțiunea lor cu mediul înconjurător.
  • Celule (inclusiv structura și funcția, energia, respirația (oxidarea carbonului), fotosinteza (fixarea carbonului), creșterea etc.)
  • Sistemele vegetale și animale (de exemplu, sistemele circulator/transport, reproducere, respirație, transport, excreție, digestie/nutriție) și relațiile dintre ele.
  • Evoluția biologică (biodiversitate, variație genetică, adaptare și selecție naturală)
  • Ecosisteme (de exemplu, fluxul de materie și energie, lanțurile trofice, habitat, perturbări, de exemplu, poluarea).
  • Biosfera (de exemplu, durabilitatea în ecosistemul global)
  • Interacțiunile oamenilor și impactul și efectul acestora asupra mediului, a altor specii și a sustenabilității.

SISTEME TERESTRE ȘI SPAȚIALE

  • Structuri ale sistemelor Pământului (de exemplu, atmosfera, hidrosfera, geosfera, de exemplu, tectonica plăcilor, seismologia).
  • Natura finită a resurselor minerale, utilizarea acestora și efectele asupra mediului în exploatarea lor.
  • Energia în sistemele Pământului (de exemplu, surse, încălzirea globală, tectonica plăcilor, ciclurile geologice, ciclul apei).
  • Apa, aprovizionare și conservare (de exemplu, apă dulce, acvifere).
  • Interacțiuni și schimbări între sistemele Pământului (de exemplu, schimbări climatice, cicluri geochimice, forțe constructive și distructive, acidificarea oceanelor)
  • Istoria Pământului (de exemplu, fosile, origine și evoluție, eroziune și depunere)
  • Pământul în spațiu (de exemplu, fazele lunii, sistemele solare, galaxiile)
  • Originea Universului și a sistemului solar (de exemplu, evoluția stelară, formarea planetelor, teoria Big Bang)
  1. Cunoștințe procedurale

Se poate considera că cunoștințele procedurale reprezintă o cunoaștere a procedurilor și practicilor standard pe care oamenii de știință le folosesc pentru a obține date fiabile și valide. Astfel de cunoștințe sunt necesare atât pentru a întreprinde o anchetă științifică, cât și pentru a se angaja într-o analiză critică a dovezilor care ar putea fi folosite pentru a susține afirmațiile făcute pe baza datelor.

Printre exemplele de cunoștințe procedurale care pot fi testate se numără:

(Unde s-ar potrivi cunoștințele procedurale în programa romănească)?

  • Conceptul de variabile, inclusiv variabilele dependente, independente și de control
  • Concepte de măsurare, de exemplu, cantitativă [măsurători], calitativă [observații], utilizarea unei scale, variabile categorice și continue.
  • Modalități de evaluare și de minimizare a incertitudinii, cum ar fi repetarea și calcularea mediei măsurătorilor.
  • Mecanisme de asigurare a preciziei (gradul de concordanță între măsurători repetate ale aceleiași mărimi) și a acurateței datelor (gradul de concordanță între o mărime măsurată și o valoare reală a măsurii).
  • Modalități obișnuite de abstractizare și reprezentare a datelor cu ajutorul tabelelor, graficelor și diagramelor și utilizarea lor adecvată.
  • Strategia de control al variabilelor și rolul acesteia în proiectarea experimentală sau în utilizarea studiilor controlate randomizate pentru a evita rezultatele confuze și pentru a identifica posibilele mecanisme cauzale.
  • Având în vedere o întrebare științifică, care ar putea fi un proiect adecvat pentru investigarea acesteia, de exemplu, experimental, pe teren sau de căutare de modele; rolul controalelor pentru stabilirea cauzalității.
  • Ce procese de verificare inter pares sunt utilizate de comunitatea științifică pentru a se asigura că afirmațiile privind cunoștințele sunt demne de încredere.

 

  1. Cunoștințe epistemice

Cunoașterea epistemică este o cunoaștere a construcțiilor și a trăsăturilor definitorii esențiale pentru procesul de construire a cunoștințelor în știință și a rolului acestora în justificarea cunoștințelor produse de știință. Ca atare, cunoașterea epistemică oferă o justificare pentru procedurile și practicile în care se angajează oamenii de știință, o cunoaștere a structurilor și a trăsăturilor definitorii care ghidează investigația științifică și fundamentul pentru baza credinței în afirmațiile pe care știința le face despre lumea naturală. Aceasta implică înțelegerea:

  • Natura observațiilor, faptelor, ipotezelor, modelelor și teoriilor științifice.
  • Scopul și obiectivele științei (de a produce explicații fiabile ale lumii naturale și de a prezice evenimente viitoare), spre deosebire de tehnologie (de a produce o soluție optimă la nevoile umane).
  • Valorile științei, de exemplu, angajamentul față de evaluarea inter pares, obiectivitate și eliminarea prejudecăților.
  • Cunoștințele epistemice sunt cel mai probabil să fie testate în mod pragmatic într-un context în care elevul trebuie să interpreteze și să răspundă la o întrebare care necesită anumite cunoștințe epistemice. De exemplu, elevilor li se poate cere să identifice dacă concluziile sunt justificate de date sau ce element de probă susține cel mai bine ipoteza avansată într-un item și să explice de ce.

 

În esența sa, cunoștințele epistemice au patru elemente:

(Unde și cum se corelează competențele și conținuturile?)

 

Rolul modelelor în știință

Rolul datelor și al dovezilor în știință

Natura raționamentului științific

Natura colaborativă și comună a cercetării științifice

 

Modele

  • Cum se construiește înțelegerea lumii materiale cu ajutorul modelelor fizice, conceptuale, sistemice și matematice în știință.
  • Distincția dintre un model și realitate, de exemplu, faptul că un model este o reprezentare a ceva care poate fi prea mic pentru a fi văzut sau prea mare pentru a fi imaginat.
  • Modul în care modelele permit predicții și explicații
  • Cum limitează modelele (de exemplu, numărul de variabile, modele simple sau complexe, calitatea datelor furnizate) utilizarea lor.

 

Rolul datelor și al dovezilor în știință

  • Modul în care afirmațiile științifice sunt susținute de date, metode, raționamente și evaluări în știință
  • Cum sunt generate dovezile științifice, de exemplu, natura practicilor întreprinse de oamenii de știință
  • Modul în care eroarea de măsurare afectează gradul de încredere în cunoștințele științifice

Natura raționamentului științific

  • Unele dintre diferitele forme de cercetare empirică, de exemplu, experimentul, munca de teren și rolul acesteia, experimentele controlate, căutarea de modele.
  • Tipurile de raționament (deducție, abducție, inducție, gândire probabilistică) utilizate în stabilirea cunoștințelor și scopul lor (testarea ipotezelor explicative sau identificarea modelelor și entităților) și exemple de fiecare dintre acestea, de exemplu: legile mișcării lui Newton (deducție), genetica mendeliană (inducție), teoria evoluției (abducție).
  • Dilemele etice ridicate în practica științifică, de exemplu, experimente pe animale, conflicte de interese.
  • Rolul cunoașterii științifice, alături de alte forme de cunoaștere, în identificarea și abordarea problemelor societale și tehnologice, precum și limitele acesteia.

Natura colaborativă și comună a cercetării științifice

  • Modul în care este finanțată și susținută cercetarea științifică specifică, de exemplu, guvernamentală, privată și mecanismele de decizie.
  • Importanța consensului în justificarea convingerilor
  • Modul în care evaluarea inter pares contribuie la stabilirea încrederii în afirmațiile științifice și depinde de o comunitate științifică
  • Principalele practici științifice întreprinse de oamenii de știință pentru a produce cunoștințe comune, rolul și natura lor colaborativă
  • Limitele certitudinii și încrederii în descoperirile științifice, modul în care se exprimă, evoluția certitudinii și rolul consensului
  • Modul în care sunt comunicate rezultatele științifice în cadrul comunității și către public (de exemplu, pre-printuri, reviste de specialitate, comunicare publică).

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *