Effects of Persuasion and Discussion Goals On Writing, Cognitive Load, and Learning in Science
Notice bibliographique
Résumé
Argumentation can contribute significantly to content area learning. Recent research has raised questions about the effects of discussion (deliberation) goals versus persuasion (disputation) goals on reasoning and learning. This is the first study to compare the effects of these writing goals on individual writing to learn. Grade 7 and 8 students learned about buoyancy through argument writing. A 2 x 2 x 2 between-subjects pretest-post-test randomized experiment was used to investigate the effects of two types of argument writing goals (persuasion versus discussion), two distributions of writing sub-goals (segmented versus clustered), and two levels of writing achievement (low versus high) on bias/balance in reasoning, cognitive load, and learning. Results showed that segmented sub-goals were rated less difficult than clustered sub-goals. In a three-way interaction, for high-achieving writers, sub-goal segmentation reduced cognitive load in discussion writing, but increased it in persuasive writing. Argument goal type and sub-goal distribution affected bias/balance in claims and inferences. These results suggest that the effects of argument goal type are moderated by sub-goal distribution and previous writing achievement.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».