Toward a durable prevalence of scientific conceptions: Tracking the effects of two interfering misconceptions about buoyancy from preschoolers to science teachers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While the majority of published research on conceptual change has focused on how misconceptions can be abandoned or modified, some recent research findings support the hypothesis that acquired scientific knowledge does not necessarily erase or alter initial non‐scientific knowledge but rather coexists with it. In keeping with this “coexistence claim,” this article presents an analysis of scientific understanding in four groups of individuals with varying degrees of expertise (preschoolers, elementary students, secondary students, and science teachers) using a cognitive task on buoyancy. This task allowed us to determine the prevalence of certain conceptions and the interference caused by two possible conceptual distractors with regard to producing accurate answers. Results describe the progression of the desired (scientific) conception with age/expertise as well as the evolution or regression of the statuses of two misconceptions. Results also show that misconceptions continue to interfere with performance even when there is a higher degree of scientific expertise, and that patterns of such interference can be studied. In keeping with these conclusions, we argue for the use of a model of conceptual learning called “conceptual prevalence.” © 2017 The Authors. Journal of Research in Science Teaching Published by Wiley Periodicals, Inc. J Res Sci Teach 54:1121–1142, 2017
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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 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».