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Enregistrement W2056970963 · doi:10.1037/h0099931

Application of Bloom's taxonomy to PSI.

2001· article· en· W2056970963 sur OpenAlexfundaboutno aff
Darlene E. Crone‐Todd, Joseph J. Pear

Notice bibliographique

RevueThe Behavior Analyst Today · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMemorizationPsychologyMathematics educationComprehensionTaxonomy (biology)CognitionVocabularyTactCognitive scienceCognitive psychologyComputer scienceLinguisticsDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A modified form of taxonomy from the cognitive shows promise as a way to behaviorally define and develop higher-order thinking in college level courses taught using computer-aided personalized system of instruction (CAPSI). In system, levels of material mastery are assessed behaviorally at the knowledge (or rote memorization), comprehension, application, analysis, synthesis, and evaluation levels. Here we explore their usefulness in specifying educational objectives for CAPSI courses. Research currently in progress focuses on moving students from the lower to the higher levels in our CAPSI-taught courses at the University of Manitoba. ********** The prescription for teaching a course using the personalized system of instruction (PSI) developed by Keller (1968) is straightforward, and follows the behaviorist formula: First define the behavior you want to teach; then arrange the contingencies that will establish, reinforce, and maintain that behavior. In PSI, the behavior you want to teach is defined by study questions on the course material. The contingencies are specified by the units the material is divided into, the way in which the learner's answers to the questions are evaluated, and the reinforcement that is provided for correct answers to the questions. Various ways of arranging the contingencies have been described in great detail, and validated in numerous experiments in which variables are manipulated (Born, Gledhill & Davis, 1972; Brooke & Ruthven, 1984; Buerkel-Rothfuss, Grey & Yerby, 1993; Caldwell, Bissonnettee, Klishis, Ripley, Farudi, Hochstetter, & Radiker, 1978; Glick, Moore, Roberts & Born, 1982; see Kulik, Kulik, & Bangert-Drowns [1990] for a meta-analysis showing the effectiveness of PSI.) In contrast, there is very little information on how to specify the educational objectives in a PSI-taught course. A modified form of taxonomy (Bloom, 1956; Crone-Todd, Pear, & Read, 2000; Pear, Crone-Todd, Wirth, & Simister, in press) from the cognitive shows promise as way to behaviorally define and develop such objectives. What kinds of study questions should the instructor write? Presumably, in keeping with typical behaviorally defined goals, one should write the kinds of questions that occasion responses capable of wide application or generality. But what kinds of questions would those be? Likely they would not be questions that ask for isolated facts or describe contexts having little relevance to situations in which the student would likely find him or herself in later years. These would be questions asking the student to apply what he or she has learned, either practically or verbally. Also they would probably be questions about situations that are novel and largely unpredictable, especially given that the effects of learning ideally are supposed to last for years and even decades. Early on, factual knowledge questions would be rather specific and produce discrete responses under tight control. Later, questions that evoke a wider range of applications in the world are used to help develop more creative responses that involve combining of elements. The latter type of questions is emphasized by educators (even if, for practical reasons, they are not always true to this goal), since knowledge that goes beyond the merely factual is considered the hallmark of education. Knowledge that goes beyond the factual is often called higher-level thinking. But what is it, and how do we teach it? In computer-aided PSI (CAPSI) courses at the University of Manitoba (Kinsner & Pear, 1990; Pear & Crone-Todd, 1999; Pear & Kinsner, 1988; Pear & Novak, 1996), rather than re-invent the wheel we are researching a question-level classification scheme called Bloom's taxonomy in the cognitive domain (Bloom, 1956; Crone-Todd et al., 2000; Pear et al, 2001). This classification scheme is a good starting point for behavior analysts studying higher-order thinking because it has face validity and its terms can be behaviorally defined. …

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,014
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,006

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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