Evaluating the effects of analogy enriched text on the learning of science: The importance of learning indexes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research has shown that differences in the prior knowledge of the participants and in the learning indexes adopted can explain why some studies show positive learning effects of analogy enriched text while others do not. In the present studies, these two factors were combined into one through the construction of a learning index that measured incremental positive changes in the participants' prior knowledge after reading an analogy enriched or no analogy text. A second learning index was also used to evaluate whether the participants created well‐formed conceptual models after reading the science text. These learning indexes were used in two studies in which the effects of analogy enriched versus no analogy text were compared on the learning of the scientific explanations of the day/night cycle and of the seasons. The participants were 3rd and 5th graders in the first study and 6th graders and college students in the other. Although only few of the participants learned the correct scientific explanation, those who read the analogy enriched text produced more incremental positive changes in their pretest explanations at posttest and delayed test and created more well‐formed conceptual models close to the scientific one than those who read the no analogy text. They also recalled more information and created fewer invalid inferences in their recalls. The results indicate that analogies can be used without reservation to facilitate the learning of science and have broader implications about how to evaluate the learning of science in general.
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.
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 | 0,080 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle