Learners’ causal intuitions explain behavior in control of variables tasks.
Notice bibliographique
Résumé
Self-directed learners are described as "intuitive scientists," yet they often struggle in assessments of their scientific reasoning skills. We investigate a novel explanation for this apparent gap between formal and informal scientific inquiry behavior. Specifically, we consider whether learners' documented failure to correctly apply the control of variables strategy might stem from a mismatch between task presentation and their intuitions as causal learners. In Experiment 1, children (7- and 9-year-olds) and adults were tested on a version of a traditional multivariate reasoning task (Tschirgi, 1980) that was modified to clarify ambiguous elements of the causal logic in the original design. In all age groups, a significant majority of participants selected informative experiments on this modified task, avoiding confounded actions with positive tangible outcomes. In Experiment 2, we replicate these results with real-world stimuli, and in Experiments 3 and 4, we provide direct evidence that self-directed learners apply specific causal intuitions to experimentation tasks. Together, these findings support a novel alternative interpretation of the apparently paradoxical gap between learners' success in informal exploration and their error-prone experimentation-both behaviors are consistent with an intuitively causal approach to scientific inquiry. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».