Imitation as a Learning Strategy during Sibling Teaching
Notice bibliographique
Résumé
The sibling relationship represents a unique bond characterized by a high degree of closeness and intimacy, which fosters teaching and learning. Two studies investigated associations between sibling-directed teaching, imitation as a learning strategy, and learner involvement during a semi-structured, video-taped construction task. Study 1 also examined associations with the teacher’s Theory of Mind (ToM) abilities; Study 2 focused on associations with birth order and sibling relationship quality. In both studies, siblings ranged from preschool-age to the cusp of middle childhood (Study 1 n = 61; Study 2 n = 72). Findings across both studies indicated that learners engaged in significantly more nonverbal than verbal imitation and imitation was predominately immediate and not deferred. Teachers responded to both verbal and nonverbal learner imitation positively, corrected, or did not respond. In Study 1, learner task involvement was predicted by learner age and nonverbal imitation, while teaching strategies that were positively related to the teacher’s ToM abilities were associated with learner imitation. In Study 2, younger siblings’ reports of a positive sibling relationship were significantly associated with learner imitation. Birth order differences were only evident for younger (but not older) sibling learner imitation and task involvement. Findings are discussed in light of relationships and social constructivist theories of development.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».