Components and Mechanisms: How Children Talk About Machines in Museum Exhibits
Notice bibliographique
Résumé
= 61; 4- to 8-year old) learning about a novel machine in a local history museum. Parent-child dyads were audio-recorded as they navigated an exhibit that contained a novel artifact: a coffee grinder from the turn of the 20th century. Prior to entering the exhibit, children were randomly assigned to receive an experimental "component" prompt that focused their attention on the machine's internal mechanisms or a control "history" prompt. First, we audio-recorded children and their caregivers while they freely explored the exhibit, and then, we measured children's learning by asking them two questions in a test phase. Children of all ages, regardless of the prompt given, discussed most aspects of the machine, including the whole machine, its parts, and, to a lesser extent, its mechanisms. In the test phase, older children recalled more information than younger children about all aspects of the machine and appeared more knowledgeable to adult coders. Overall, this suggests that children of all ages were motivated to discuss all aspects of a machine, but some scaffolding may be necessary to help the youngest children take full advantage of these learning opportunities. While the prompts did not significantly influence the number of children who discussed the machine's mechanisms, children who received the component prompt were rated as more knowledgeable about the machine in the test phase, suggesting that this prompt influenced what they learned. Implications for visitor experience and exhibit design are discussed.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».