How essentialist reasoning about language acquisition relates to educational myths and policy endorsements
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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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 | 0,028 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».