Effects of Instruction-Supported Learning with Worked Examples in Quantitative Method Training
Notice bibliographique
Résumé
An experimental field study at a German university was conducted in order to test the effectiveness of an integrated learning environment to improve the acquisition of knowledge about empirical research methods. The integrated learning environment was based on the combination of instruction-oriented and problem-oriented design principles and consisted of twelve worked examples. An elaboration intervention was administered as instructional support. The effectiveness of the learning environment both with and without the elaboration intervention was assessed using knowledge application tasks (near and far transfer), which were applied after the training phase. In addition, student’s self-reports on mindfulness (Salomon & Globerson, 1987) were collected. The training was implemented into the regular curriculum. The participants were advanced students in educational science. Both experimental groups (with elaboration intervention: n = 26; without elaboration intervention n = 27) clearly outperformed the control group (n = 17) in the knowledge application tasks. In order to (successfully) foster transferable applicable knowledge, instructional support provided via the elaboration intervention was in fact necessary. Furthermore, the self-reports of students in the experimental group with elaboration intervention showed higher mindfulness scores than those without it. Our results indicate that the integrated learning environment developed in this study can be implemented to improve the acquisition of knowledge about empirical research methods both effectively and efficiently.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».