Role of interface manipulation style and scaffolding on cognition and concept learning in learnware
Notice bibliographique
Résumé
This research investigates the role of interface manipulation style on reflective cognition and concept learning through a comparison of the effectiveness of three verisons of a software application for learning two-dimensional transformation geometry. The three versions respectively utilize a Direct Object Manipulation (DOM) interface in which the user manipulates the visual representation of objects being transformed; a Direct Concept Manipulation (DCM) interface in which the user manipulates the visual representation of the transformation being applied to the object; and a Reflective Direct Concept Manipulation (RDCM) interface in which the DCM approach is extended with scaffolding. Empirical results of a study showed that grade-6 students using the RDCM version learned significantly more than those using the DCM version, who is turn learned significantly more than those using the DOM version. Students using the RDCM version had to process information consciously and think harder than those using the DCM and DOM versions. Despite the relative difficulty when using the RDCM interface style, all three groups expressed a similar (positive) level of liking for the software. This research suggests that some of the educational deficiencies of Direct Manipulation (DM) interfaces are not necessarily caused by their “directness,” but by what they are directed at—in this case directness toward objects rather than embedded educational concepts being learned. This paper furthers our understanding of how the DM metaphor can be used in learning- and knowledge-centered software (i.e., learnware) by proposing a new DM metaphor (i.e., DCM), and the incorporation of scaffolding to enhance the DCM approach to promote reflective cognition and deep learning.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».