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Enregistrement W2767396820

Perspectives on Conceptual Change

2000· article· en· W2767396820 sur OpenAlexaboutno aff
David R. Kaufman, Stella Vosniadon, Andy diSessa, Paul Thagard

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCognitive Science and Education Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptual changeContext (archaeology)EpistemologySociologyCoherence (philosophical gambling strategy)Cognitive developmentConceptual frameworkMythologyScience educationCognitionCognitive sciencePsychologyPedagogySocial sciencePhilosophyHistoryLiteratureArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scientific Explanation, Systematicity, and Conceptual Change Organizer and Chair: David R. Kaufman Cognition and Development, Graduate School of Education University of California, Berkeley; Berkeley, CA, 94720 email: davek@socrates.berkeley.edu Speakers: Stella Vosniadou Department of History and Philosophy of Science National and Capodistrian University of Athens; Athens, Greece email: svosniad@athena.compulink.gr Andy diSessa Cognition and Development, Graduate School of Education University of California, Berkeley; Berkeley, CA, 94720 email: disessa@soe.berkeley.edu Paul Thagard Philosophy Department University of Waterloo: Waterloo, Ontario, N2L 3G1 email: pthagard@watarts.uwaterloo.ca Introduction Humans possess remarkably rich and adaptive conceptual knowledge systems that enable them to form relatively stable representations about the world, perceive coherence amidst noise and chaos, and communicate elaborate explanations to others who see the world in strikingly similar ways. On the other hand, knowledge can sometimes be surprisingly brittle and context-bound, coherence may be more illusory than real, and individuals (e.g., teachers and students) may repeatedly fail to achieve common ground during routine discourse. How can we account for such apparent contradictions? Conceptual change names a family of theories, methodological approaches, and research traditions concerned with the origin, ontogenesis, and evolution of knowledge systems as a result of formal and informal learning. Conceptual change is the subject of considerable research across all of the cognitive sciences. In particular, it is central to investigations in the philosophy of science, cognitive development, and science education. The speakers in this symposium will address issues in conceptual changes as they pertain to children, students learning science, lay adults, and practicing scientists. They will consider philosophical, developmental, computational, and instructional issues related to the characterization of systematicity and coherence in scientific explanation. The participants will offer distinct and sometimes divergent points of view on conceptual change with particular attention to the reasons and mechanisms that produce systematicity and coherence (and alternatively incoherence) within and across individuals in generating scientific explanations. The speakers will address a range of related questions, including the following: How can we characterize the state of knowledge structures prior to formal learning? What happens to students’ knowledge when it makes contact with formal learning? What are the knowledge elements that undergo change in conceptual change (e.g., beliefs, theories, schemata, propositions, and coordination classes)? What constitutes evidence for such changes? What are “common” or “typical” trajectories in conceptual development (e.g., from atheoretical to theoretical, incoherent to increasingly coherent)? How can we account for periods of stability and instability in the generation of scientific explanations? What are the mechanisms of change (e.g., differentiation, belief revision, enrichment, conceptual combination, re-organization and reprioritization of knowledge elements)?

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0050,067
Communication savante0,0110,022
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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