Teaching High School Biology Students to Coordinate Text and Diagrams: Relations with Transfer, Effort, and Spatial Skill
Notice bibliographique
Résumé
There is growing evidence that targeted instruction can improve diagram comprehension, yet one of the skills identified in the diagram comprehension literature—coordinating multiple representations—has rarely been directly taught to students and tested as a classroom intervention. We created a Coordinating Multiple Representation (CMR) intervention that was an addition to an intervention focused on Conventions of Diagrams (COD) and tested their joint effects on diagram comprehension for near transfer (uninstructed biology diagrams), far transfer (uninstructed geology diagrams), and content learning (biology knowledge). The comparison group received instruction using a previously validated intervention that focused exclusively on COD. Participants were 9th–10th grade biology students (N = 158 from two schools), whose classes were randomly assigned to COD alone or COD + CMR conditions and studied with a pretest–posttest experimental design. Both groups showed significant growth in biology knowledge (d = .30–.53, for COD and COD + CMR, respectively) and biology diagram comprehension (d = .28–.57). Neither group showed far transfer. Analyses of student work products during the interventions suggest that gains were not simply due to the passage of time, because student effort was correlated with gains in both treatment groups. Directions for improving future CMR interventions are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».