Students' intuitive understanding of promisingness and promisingness judgments to facilitate knowledge advancement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The ability to identify promising ideas is an important but obscure and undeveloped aspect of knowledge building. The goal of this research was to examine the extent to which young students can make promisingness judgments and, as a result, engage in more effective knowledge building. Toward this end we embedded a design experiment in a Grade 3 classroom. In this experiment students were engaged in discussion and reflection of the concept of promisingness and used a Promising Ideas tool to identify promising ideas in their written online discourse. They used the tool for two refinements of idea selections to focus ongoing community dialogue. Results suggest that students as young as 8 years of age can make promisingness judgments that facilitate knowledge advancement in their work. These results inform future work in classroom interventions and tool development to promote promisingness judgments in collaborative knowledge building. Like scientists in research laboratories (Dunbar, 1995), students engaged in knowledge building participate in constructive and progressive knowledge-building discourse, in which they contribute to group dialogue in distinctive ways, including proposing theories, synthesizing ideas, and making analogies (Chuy, Zhang, Resendes, Scardamalia, & Bereiter, 2011). A knowledge building principle that frames such discourse is
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».