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Science Literacy: Generative AI as Enabler of Coherence in the Teaching, Learning, and Assessment of Scientific Knowledge and Reasoning

Xiaoming Zhai, James W. Pellegrino, Matias Rojas, Jongchan Park, Matthew Nyaaba, Clayton Cohn et al.
Zu finden in: Handbook of Generative AI in Education (Seite 575 bis 609), 2026 local web 
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iconZusammenfassungen

Handbook of Generative AI in EducationThis chapter examines the potential of generative artificial intelligence (AI) in enhancing science literacy across the K-16+ grade span, including its benefits as well as the conceptual and practical challenges that doing so presents. It begins with a discussion of what defines science literacy in the era of AI, including how AI has changed science and the demand for future citizens to be scientifically literate when AI is applied in their careers and lives. This chapter further discusses why science literacy presents such a challenge in K-16+ educational settings. It then develops an argument for the type of architecture needed for AI to assist in solving the problem by bringing coherence to the teaching, learning, and assessment of science knowledge and reasoning. Components of this architecture are illustrated with respect to the AI tools and capabilities needed for design and implementation. This chapter concludes with a consideration of what has been learned regarding both science literacy and AI, as well as what remains to be learned, including the research and development (R&D) needed, and the generalizability of this science literacy case to other disciplinary learning and knowledge domains.
Von Xiaoming Zhai, James W. Pellegrino, Matias Rojas, Jongchan Park, Matthew Nyaaba, Clayton Cohn et al. im Buch Handbook of Generative AI in Education (2026) im Text Science Literacy: Generative AI as Enabler of Coherence in the Teaching, Learning, and Assessment of Scientific Knowledge and Reasoning

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Personen
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John Seely Brown , Allan Collins , Jennifer Diedrich , P. Duguid , Frank Goldhammer , Samuel Greiff , Margaret L. Hilton , Tamara Kastorff , Olaf Köller , Jean Lave , Joseph C. R. Licklider , James W. Pellegrino , L. B. Resnick , Neil Selwyn , Lew Semjonowitsch Vygotsky , Etienne Wenger , Ben Williamson

Begriffe
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Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , GMLS & Bildung , Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence , Lernenlearning
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
1930 local  Mind in Society (Lew Semjonowitsch Vygotsky) 10, 12, 9, 8, 9, 13, 12, 15, 19, 10, 34, 8 198 39 8 2867
1989 Knowing, Learning, and Instruction (L. B. Resnick) 6, 4, 4, 3, 5, 10, 3, 7, 16, 16, 30, 8 141 24 8 2369
1991 Situated Learning (Jean Lave, Etienne Wenger) 6, 9, 10, 8, 4, 9, 8, 9, 11, 12, 26, 6 191 2 6 1692
2012 local web  Education for Life and Work (James W. Pellegrino, Margaret L. Hilton) 7, 4, 3, 1, 2, 10, 5, 5, 9, 14, 26, 6 22 17 6 183
2017 local  Big Data in Education (Ben Williamson) 6, 7, 3, 5, 5, 10, 8, 8, 11, 16, 32, 36 34 131 36 780
2026 local web  PISA 2025 (Samuel Greiff, Jennifer Diedrich, Tamara Kastorff, Frank Goldhammer, Olaf Köller) 2 29 0 0
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Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
1960 local web  Man-Computer Symbiosis (Joseph C. R. Licklider) 4, 6, 3, 2, 4, 5, 3, 14, 19, 24, 26, 42 13 11 42 552
1989 local web  Situated Cognition and the Culture of Learning (John Seely Brown, Allan Collins, P. Duguid) 3, 5, 6, 6, 3, 11, 9, 5, 15, 20, 24, 8 77 12 8 1899
2019 local web  What’s the Problem with Learning Analytics? (Neil Selwyn) 3, 7, 3, 4, 5, 5, 3, 7, 9, 24, 16, 10 7 14 10 232

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