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Enregistrement W4379469187 · doi:10.1186/s12052-023-00189-3

Is book reading always best? Children learn and transfer complex scientific explanations from books or animations

2023· article· en· W4379469187 sur OpenAlexaff
Samuel Ronfard, Sarah A. Brown, Emma Pitt, Deborah Kelemen

Notice bibliographique

RevueEvolution Education and Outreach · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnimal and Plant Science Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésAnimationCounterintuitiveThink aloud protocolCognitive psychologyContext (archaeology)Reading (process)PopulationComputer sciencePsychologyBiologyLinguisticsHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Storybooks are an effective tool for teaching complex scientific mechanisms to young children when presented in child-friendly, joint-attentional contexts like read-aloud sessions. However, static storybooks are limited in their ability to convey change across time and, relative to animated storybooks, are harder to disseminate to a wide audience. This study examined second graders’ abilities to learn the deeply counterintuitive concepts of adaptation and speciation from multi-day interventions centered around two storybooks about natural selection that were either read-aloud (static) or watched on a screen (animated). The storybook sequence was progressive and first explained—in counter-essentialist and non-teleological terms—how the relative distribution of a terrestrial mammal’s trait changed over time due to behavioral shifts in their primary food resource (adaptation, book 1). It then explained how–after a sub-population of this species became geographically isolated–they evolved into an entirely different aquatic species over many generations via selection on multiple foraging-relevant traits (speciation, book 2). The animated and static versions of the storybooks used the same text and illustrations, but while the animations lacked joint-attentional context, they more dynamically depicted successive reproductive generations. Storybook and animation presentations were interspersed with five parallel talk-aloud assessment interviews over three days. Results Findings revealed substantial learning from the read-aloud static storybook sequence. They also revealed substantial learning from the animation condition with patterns suggesting that the dynamic representations of change over time particularly scaffolded acquisition of the deeply counterintuitive idea that a species can evolve into an entirely different category of species by natural selection. Conclusions The results provide much-needed optimism in a context of increasing demands for scalable solutions to promote effective learning: animated storybooks are just as good (and may even be better) than static storybooks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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