Are Prompts Provided by Electronic Books as Effective for Teaching Preschoolers a Biological Concept as Those Provided by Adults?
Notice bibliographique
Résumé
Research Findings: Prior research indicates that shared book reading is an effective method for teaching biological concepts to young children. Adult questioning during reading enhances children’s comprehension. We investigated whether adult prompting during the reading of an electronic book enhanced children’s understanding of a biological concept. Ninety-one 4-year-olds read about camouflage in 3 conditions. We varied how prompts were provided: (a) read by the book, (b) read by a researcher, or (c) given face to face by the researcher. There was an interaction between children’s initial vocabulary level and condition. Children with low vocabulary scores gave fewer camouflage responses than their high-vocabulary peers, and this effect was particularly pronounced in the book-read condition. Children’s executive function was also measured and discussed. Practice or Policy: Our findings indicate that under some circumstances electronic prompts built into touchscreen books can be as effective at supporting conceptual development as the same prompts provided by a coreading adult. However, children with low vocabulary skills may be particularly supported by adult-led prompting. We suggest that adult prompting be used to motivate children to test and revise their own biological theories. Once children have learned strategies for updating their concepts, electronic prompting may be useful for scaffolding children’s transition to using the strategies when reading alone.
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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 | 0,004 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».