Engaging students in computational modeling: The role of an external audience in shaping conceptual learning, model quality, and classroom discourse
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research suggests that designing for an external audience may support conceptual understanding by offering students increased opportunities to reframe perspectival thinking in ways that support domain‐specific reasoning. While this argument is theoretically compelling, to our knowledge, it has not been empirically tested in terms of comparing the conceptual growth of students designing computational models for an external audience to the conceptual growth of students designing computational models for a classroom audience of their teacher and peers. In a constructionist agent‐based computational modeling environment, we compare the conceptual understanding, artifact quality, and discourse of 6th grade students designing models of tides primarily for an external audience of younger students (i.e., designing for 5th graders) to the conceptual understanding of 6th grade students designing models for a classroom audience. We found that students who designed for an external audience of younger children displayed greater conceptual growth about the mechanisms that cause tidal bulges as evidenced by students’ pre–post assessments, models, and user guides/reports. Our analysis of classroom discourse suggests that designing for an audience of younger children may have facilitated domain‐specific reasoning in whole‐class discussions by creating opportunities for shifts between students’ own perspectives and the perspectives of their anticipated audience.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».