Contexts, concepts and cognition: principles for the transfer of basic science knowledge
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Transfer of basic science aids novices in the development of clinical reasoning. The literature suggests that although transfer is often difficult for novices, it can be optimised by two complementary strategies: (i) focusing learners on conceptual knowledge of basic science or (ii) exposing learners to multiple contexts in which the basic science concepts may apply. The relative efficacy of each strategy as well as the mechanisms that facilitate transfer are unknown. In two sequential experiments, we compared both strategies and explored mechanistic changes in how learners address new transfer problems. METHODS: Experiment 1 was a 2 × 3 design in which participants were randomised to learn three physiology concepts with or without emphasis on the conceptual structure of basic science via illustrative analogies and by means of one, two or three contexts during practice (operationalised as organ systems). Transfer of these concepts to explain pathologies in familiar organ systems (near transfer) and unfamiliar organ systems (far transfer) was evaluated during immediate and delayed testing. Experiment 2 examined whether exposure to conceptual analogies and multiple contexts changed how learners classified new problems. RESULTS: Experiment 1 showed that increasing context variation significantly improved far transfer performance but there was no difference between two and three contexts during practice. Similarly, the increased conceptual analogies led to higher performance for far transfer. Both interventions had independent but additive effects on overall performance. Experiment 2 showed that such analogies and context variation caused learners to shift to using structural characteristics to classify new problems even when there was superficial similarity to previous examples. CONCLUSIONS: Understanding problems based on conceptual structural characteristics is necessary for successful transfer. Transfer of basic science can be optimised by using multiple strategies that collectively emphasise conceptual structure. This means teaching must focus on conserved basic science knowledge and de-emphasise superficial features.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,024 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».