MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2130102695 · doi:10.3102/0034654314551063

Strategies for Teaching Students to Think Critically

2014· article· en· W2130102695 sur OpenAlexaff
Philip C. Abrami, R Bernard, Eugene Borokhovski, David I. Waddington, Carole Wade, Tonje J. Persson

Notice bibliographique

RevueReview of Educational Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical thinkingPsychologyInterpretation (philosophy)DisciplineSituatedInferenceMathematics educationStudent achievementOutcome (game theory)Academic achievementPedagogyEpistemologyComputer scienceSociologyMathematicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical thinking (CT) is purposeful, self-regulatory judgment that results in interpretation, analysis, evaluation, and inference, as well as explanations of the considerations on which that judgment is based. This article summarizes the available empirical evidence on the impact of instruction on the development and enhancement of critical thinking skills and dispositions and student achievement. The review includes 341 effects sizes drawn from quasi- or true-experimental studies that used standardized measures of CT as outcome variables. The weighted random effects mean effect size ( g+) was 0.30 ( p < .001). The collection was heterogeneous ( p < .001). Results demonstrate that there are effective strategies for teaching CT skills, both generic and content specific, and CT dispositions, at all educational levels and across all disciplinary areas. Notably, the opportunity for dialogue, the exposure of students to authentic or situated problems and examples, and mentoring had positive effects on CT skills.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,420 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations865
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReview of Educational ResearchMême sujetEducation and Critical Thinking DevelopmentTravaux en français237 207