How essentialist reasoning about language acquisition relates to educational myths and policy endorsements
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Notice bibliographique
Résumé
How people conceptualize learning is related to real-world educational consequences across many domains of education. Despite its centrality to the educational system, we know little about how the public reasons about language acquisition, and the potential consequences for their thinking about real-world issues (e.g., policy endorsements). The current studies examined people's essentialist beliefs about language acquisition (e.g., that language is innate and biologically based), then investigated how individual differences in these beliefs related to the endorsement of educational myths and policies. We probed several dimensions of essentialist beliefs, including that language acquisition is innate, genetically based, and wired in the brain. In two studies, we tested specific hypotheses regarding the extent to which people use essentialist thinking when reasoning about: learning a specific language (e.g., Korean), learning a first language more generally, and learning two or more languages. Across studies, participants were more likely to essentialize the ability to learn multiple languages than one's first language, and more likely to essentialize the learning of multiple languages and one's first language than the learning of a particular language. We also found substantial individual differences in the degree to which participants essentialized language acquisition. In both studies, these individual differences correlated with an endorsement of language-related educational neuromyths (Study 1 and pre-registered Study 2), and rejection of educational policies that promote multilingual education (Study 2). Together, these studies reveal the complexity of how people reason about language acquisition and its corresponding educational consequences.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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