The Impact of Moral Education Interventions on Adolescents' Sociomoral Reasoning Skills
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the effectiveness of a moral training workshop designed to enhance sociomoral reasoning among adolescents. Drawing on the principles of ethical decision-making and moral development theory, the intervention sought to provide participants with the skills and knowledge necessary to navigate complex moral dilemmas. Employing a randomized controlled trial design, the study included 50 adolescents aged 12 to 16 years, randomly assigned to either the intervention or control group. The intervention comprised eight 75-minute sessions conducted over four weeks, focusing on moral dilemmas, perspective-taking, ethical decision-making, and reflection on personal values. Sociomoral reasoning was assessed using the Defining Issues Test-2 (DIT-2) at three time points: pre-intervention, post-intervention, and a two-month follow-up. Analysis of Variance with Repeated Measurements indicated significant improvements in sociomoral reasoning scores for the experimental group compared to the control group (p < 0.01). The experimental group showed a notable increase in DIT-2 scores from pre-test to post-test, which was maintained at the two-month follow-up. The Bonferroni Post-Hoc Test further confirmed these findings, highlighting significant advancements in sociomoral reasoning immediately following the workshop, with sustained effects over time. The moral training workshop effectively enhanced sociomoral reasoning among adolescents, suggesting that structured moral education interventions can significantly impact ethical development. These findings underscore the importance of incorporating moral reasoning training in adolescent education, providing a foundation for ethical decision-making that can guide behavior across various life contexts.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».