Evaluating the effects of analogy enriched text on the learning of science: The importance of learning indexes
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.
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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 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».