Learning by preparing to teach: Fostering self-regulatory processes and achievement during complex mathematics problem solving.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We developed an intervention based on the learning by teaching paradigm to foster self-regulatory processes and better learning outcomes during complex mathematics problem solving in a technologyrich learning environment.Seventy-eight elementary students were randomly assigned to 1 of 2 conditions: learning by preparing to teach, or learning for learning (control condition).Students' conceptualizations (task definitions) of the problem, self-regulatory processes, and mathematics achievement were then compared across the 2 conditions.To measure task definitions of the mathematics problem, students developed concept maps of the problem using a tablet application.To capture self-regulatory processes, students were asked to think out loud as they solved the problem.Results revealed that students in the learning by preparing to teach intervention developed a more detailed and better-organized concept map of the problem compared with students in the control condition.Students in the learning by preparing to teach intervention also engaged in more metacognitive processing strategies and had higher levels of mathematics problem solving achievement compared with students in the control condition.No differences were found, however, in planning and goal setting or in use of cognitive strategies across the 2 conditions.Implications of this research suggest students' initial task definitions may be a key factor in differences found when learning by teaching compared with solely learning for learning.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle