The Construction of Knowledge in Classroom Talk
Notice bibliographique
Résumé
Social interaction is important for the development of knowledge (M. Chapman, 1991 Chapman, M. 1991. “The epistemic triangle: Operative and communicative components of cognitive competence.”. In Criteria for competence: Controversies in the conceptualization and assessment of children's abilities Edited by: Chandler, M. and Chapman, M. 209–228. Hillsdale, NJ: Erlbaum. [Google Scholar]). Social interaction, however, takes many forms, and J. Piaget (1977/1995) proposed that the construction of knowledge is facilitated in cooperative as opposed to constraining relationships. These views of knowledge development were drawn on in a study of classroom talk in higher education, namely in 2 first- and 2 fourth-year college and university psychology classes. Classroom talk was recorded, transcribed, and analyzed following conversation analytic (H. Sacks, 1992 Sacks, H. 1992. Lectures on conversation Vol. 1–2, Oxford, England: Basil Blackwell. [Google Scholar]) and social pragmatic (W. Turnbull, 2003 Turnbull, W. 2003. Language in action: Psychological models of conversation. New York, NY: Psychology Press.. [Crossref] , [Google Scholar]) approaches. Examination of how cooperation and constraint were constituted in the corpus was based on N. Mercer's (1995, 2000) categorization of different ways of making reasoning manifest, namely exploratory talk, or the joint negotiation of ideas; disputational talk, or the competitive negotiation of knowledge claims; and cumulative talk, or the uncritical addition of knowledge claims. Analysis focused on the sequential structures of classroom talk in and through which reasoning is achieved. Analysis revealed that most fourth-year talk was exploratory, whereas most first-year talk was disputational or cumulative.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».