Classroom Constructivism Inventory: Informing Teaching Practices
Notice bibliographique
Résumé
This study addresses the need to assess critical thinking in P-12 teaching by developing the Classroom Constructivism Inventory (CCI), a tool designed to assess constructivist teaching practices. Constructivism, which emphasizes active student involvement and the construction of knowledge, has been linked to positive educational outcomes. Despite its benefits, the diverse implementation of constructivism complicates its evaluation. The CCI was created to provide a construct-valid and user-friendly instrument for assessing the presence and effectiveness of constructivist elements in classrooms. Grounded in the theories of Piaget and Vygotsky, the CCI measures adherence to constructivist principles, such as student-centered activities, democracy in classroom interactions, professionalism, and the development of inquiry skills. The instrument was tested with two groups of teachers: one trained in constructivist methods and a control group with traditional training. Results demonstrated the CCI’s subscales’ reliabilities (pretest Cronbach’s αs = .79 - .83), good test-retest reliability (rExperimental = .53; rControl = .70), and its ability to distinguish between the teaching practices of the two groups. Teachers trained in constructivist methods led more student-centered activities and encouraged greater use of inquiry skills. The findings support that the CCI can validly measure constructivist teaching in real classroom settings, providing educators with a practical tool to enhance and evaluate constructivist teaching practices. Further validation with a broader range of school faculty is recommended.
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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 | 0,024 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».