What recent research on diagrams suggests about learning <i>with</i> rather than learning <i>from</i> visual representations in science
Notice bibliographique
Résumé
The move from learning science from representations to learning science with representations has many potential and undocumented complexities. This thematic analysis partially explores the trends of representational uses in science instruction, examining 80 research studies on diagram use in science. These studies, published during 2000–2014, were located through searches of journal databases and books. Open coding of the studies identified 13 themes, 6 of which were identified in at least 10% of the studies: eliciting mental models, classroom-based research, multimedia principles, teaching and learning strategies, representational competence, and student agency. A shift in emphasis on learning with rather than learning from representations was evident across the three 5-year intervals considered, mirroring a pedagogical shift from science instruction as transmission of information to constructivist approaches in which learners actively negotiate understanding and construct knowledge. The themes and topics in recent research highlight areas of active interest and reveal gaps that may prove fruitful for further research, including classroom-based studies, the role of prior knowledge, and the use of eye-tracking. The results of the research included in this thematic review of the 2000–2014 literature suggest that both interpreting and constructing representations can lead to better understanding of science concepts.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».