Divergent Thinking: The Performance of Students with Visual Impairments on Abstract and Scenario-Based Tasks and Their Correlates
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Divergent thinking is a crucial component of effective problem-solving. This study investigated the divergent thinking of students with visual impairments (i.e., blindness or low vision) in three countries and explored the correlates of their performance on two tasks. Methods: A sample of 52 students with visual impairments completed two divergent thinking tasks, one traditional Alternate Uses task, and one scenario-based task created for this study. Each student’s teacher of students with visual impairments completed a questionnaire containing demographic, curriculum, and student characteristics. Results: Of the correlates examined, teacher-rated academic independence, working on grade level, number of expanded core curriculum (ECC) areas of instruction currently received, and ongoing receipt of assistive technology instruction were significantly related to task performance. Discussion: Findings demonstrate the strong relationship between real-life problem-solving, divergent thinking, and academic functioning in students with visual impairments. Further investigation is needed about the relationship between aspects of problem-solving instruction and student outcomes as they relate to divergent thinking. Implications for practitioners: Given the connection of divergent thinking to overall problem-solving ability, teachers should assess these skills in students. Using similar scenario-based real-life tasks, they can also incorporate practice opportunities for divergent thinking within ECC instruction.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».