Effectiveness of Critical Thinking Instruction in Higher Education: A Systematic Review of Intervention Studies
Notice bibliographique
Résumé
Promoting students’ critical thinking (CT) has been an essential goal of higher education. However, despite the various attempts to make CT a primary focus of higher education, there is little agreement regarding the conditions under which instruction could result in greater CT outcomes. In this review, we systematically examined current empirical evidence and attempted to explain why some instructional interventions result in greater CT gains than others. Thirty three empirical studies were included in the review and features of the interventions of those individual studies were analyzed. Emphasis was given to the study features related to CT instructional approach, teaching strategy, student and teacher related characteristics, and CT measurement. The findings revealed that effectiveness of CT instruction is influenced by conditions in the instructional environment comprising the instructional variables (teaching strategies and CT instructional approaches), and to some extent by student-related variables (year level and prior academic performance). Moreover, the type of CT measures adopted (standardized vs. non-standardized) appear to influence evaluation of the effectiveness of CT interventions. The findings overall indicated that there is a shift towards embedding CT instruction within academic disciplines, but failed to support effectiveness of particular instructional strategies in fostering acquisition and transfer of CT skills. The main limitation in the current empirical evidence is the lack of systematic design of instructional interventions that are in line with empirically valid instructional design principles.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».