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http://dx.doi.org/10.9722/JGTE.2015.25.5.673

The Comparison of Perceptions of Science-related Career Between General and Science Gifted Middle School Students using Semantic Network Analysis  

Shin, Sein (Chonbuk National University)
Lee, Jun-Ki (Chonbuk National University)
Ha, Minsu (Kangwon National University)
Lee, Tae-Kyong (Ulsan Sineon Middle School)
Jung, Young-Hee (Chonbuk National University)
Publication Information
Journal of Gifted/Talented Education / v.25, no.5, 2015 , pp. 673-696 More about this Journal
Abstract
Students' perception of science-related career strongly influences the formation of career motivation in science. Especially, the high level of science gifted students' positive perceptions plays an important role in allowing them to continue to study science. This study compared perceptions of science-related career between general and gifted middle school students using semantic network analysis. To ensure this end, we first structuralize semantic networks of science-related careers that students perceived. Then, we identified the characters of networks that two different student groups showed based on the structure matrix indices of semantic network analysis. The findings illustrated that the number of science-related careers shown in science gifted students' answer is more than in general students' answer. In addition, the science gifted students perceived more diverse science-related careers than general students. Second, scientific career such as natural scientists and professors were shown in the core of science gifted students' perception network whereas non-research oriented careers such as science teachers and doctors were shown in the core of general students' perception network. In this study, we identified the science gifted students' perceptions of science-related career was significantly different from the general students'. The findings of current study can be used for the science teachers to advise science gifted students on science-related careers.
Keywords
Science-related career; Science gifted middle school student; General middle student; Semantic network analysis;
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