小学科学思维的发展：综合清单
Susanne Koerber Daniela Mayer
弗莱堡师范学院 慕尼黑大学
Christopher Osterhaus Knut Schwippert
弗莱堡师范学院 汉堡大学
Beate Sodian
慕尼黑大学
本研究对1,581名二年级，三年级和四年级学生（8岁，9岁，10岁）的科学思维发展进行了评估，该评估模型基于一个概念模型，该模型假定了从初级到更高级观念的发展进程。 使用66项量表，解决了科学思维的五个组成部分，包括实验设计、数据解释和理解科学的本质。 一维和多维项目反应理论分析支持该工具的可靠性和有效性，并表明科学思维的多个组成部分构成一个单一的结构，独立于口头或推理技能。 部分信用模型为分层发展进程提供了证据。 在每个年级过渡期间，高级概念增加，而初级概念减少。 讨论了智力，学校教育和父母教育对科学思维的独立影响。
自Inhelder和Piaget（1958）的工作以来，科学思维一直是认知发展的重要领域。 在过去的几十年中，科学思维发展的特征已经从认为青春期才具备科学思维发展转变为青少年和小学甚至学龄前儿童即具备基本科学思维的模型。 （例如，Ruffman，Perner，Olson，＆Doherty，1993; Zimmerman，2007）。 科学思维，定义为有意识的知识寻求（Kuhn，2010），包括生成，测试和评估假设，理论和数据的能力，并反思这一过程（例如，Bullock，Sodian，＆Koerber，2009; Morris） ，克罗克，马斯尼克和齐默尔曼，2012）。 3性质与研究科学思维的发展一般集中在单一方面，例如假设检验，系统实验，解释关于假设的数据，或（较不频繁地）对科学本质的更一般的理解。
在本文中，我们提出了一个科学思维的概念模型，该模型基于这样一种观点，即科学思维的核心在于能够将假设和理论从数据和证据中区分出来，并协调假设和证据之间的关系（库恩，2010），通过理解科学本质的动机。在成熟的科学思维中，科学被理解为寻求解释的途径和测试思想的方法。这促使思考的人理解为什么有效实验需要控制多个变量，为什么适当的解释需要参考证据，以及为什么相互矛盾的证据对评估假设很重要。因此，更成熟的思考者设计（或选择）有效的，受控的实验，并且他们会根据假设正确地解释数据模式。
在提出科学思维的概念模型时，我们承认一般信息处理技能（例如，科学发现为双重搜索[SDDS]模型; Klahr，2000）对于科学思维过程是必要的。然而，我们理解假设 - 证据之间的关系（见Carey＆Smith，1993; Kuhn，2010），而不是提高信息处理技能，是发展科学思维的基础，并将科学思维的各种组成部分统一为一个单一的结构，不同于一般的推理技巧。
最近的研究表明在青春期前的科学思维的异质性图片。虽然一些研究显示在实验数据解释和理解科学性质方面存在巨大缺陷（例如，Carey，Evans，Honda，Jay，＆Unger，1989; Chinn＆Malhotra，2002; Kuhn，Amsel， ＆O`Loughlin，1988），其他人，专注于简化知识和精益任务，已经证明了小学甚至更年幼的孩子的科学思维能力。例如，Bullock和Ziegler（1999）发现四年级学生都选择了一个受控制的混淆实验作为一个更好的测试，并恰当地证明了这种偏好。 Sodian，Zaitchik和Carey（1991）发现大多数一年级学生为给定的假设选择了一个合适的测试，这表明他们区分了测试假设和产生效应。此外，学龄前儿童可以解释协变数据的简单模式，并可以基于这些数据评估他们自己或他人的假设（Koerber，Sodian，Thoermer，＆Nett，2005; Piekny＆Maehler，2013; Ruffman等，1993）。最后，Akerson和Donnelly（2010）在有背景支持的年轻小学生中记录了对科学本质的理解，Sodian，Thoermer，Kircher，Grygier和Gunther（2002）。总之，这些研究表明，青春期前的儿童至少对假设检验和证据评估具有基本的概念性理解。
在文献中也有证据表明，对科学本质、假设检验和证据评估进行适当理解之前，对于概念和部分正确（中间）概念（参见Zimmerman，2007，进行综述）有正确的判断。在接受关于科学本质的访谈时，小学生通常在具体活动和积极影响方面达到一个简单的答案（Carey等，1989）。同样，他们对假设的检验有时也是如此
设计只是为了产生积极的效果，而不是对比条件或创造一个受控的实验（Tschirgi，1980）。在中等水平，可以早在小学就证明，科学被理解为关于问题或假设的事实的收集。其特点是使用半实验和更全面的数据解释。例如，学生可以设计系统对比变量的实验，即使他们不控制所有变量。类似地，他们可以针对单个变量正确地解释协变数据，但是没有考虑混淆变量。因此，虽然假设和证据被认为是相关的，但是这个级别的学生可能不完全理解需要评估假设，并且这些证据可以支持或拒绝。
虽然科学思维的几个组成部分已在发育研究中单独讨论，但很少有研究试图追踪多个组成部分的发展进程或评估科学思维可被视为单一结构的程度。 Mayer，Sodian，Koerber和Schwippert（2014）报告了科学思维的多个方面与第四级分数的20项测试的一致性。此外，Mayer（2012）发现科学思维可以与其他认知因素分开，如智力，文本理解和问题解决。小学阶段的发展变化（例如，从初级到中级和高级概念的进展）以及影响发展变化的因素尚未成为研究的焦点。来自培训研究的证据表明，重要因素可能包括在学校和家中的各种学习经历（例如，Bullock＆Ziegler，1999）。有趣的是，教学效果不仅发生在干预是明确的任务时，并且发生在具有相似的内容作为任务时（例如，Chen和Klahr，1999），而且当它关注于在元理论层面上更为一般的知识生成过程（Sodian）等人，2002年）。可能是因为接触其他人（教师或父母）模拟科学思维行为的情境，即使没有明确的指导，也可以培养科学思维能力。
为了研究小学科学思维中的发展变化和概念一致性，我们开发了一套综合项目，评估科学思维的五个核心组成部分，并将它们分配给一个轮流设计的大量二，三，四年级学生。通过独立测量智商和文本理解来评估辨别力的有效性。
方法
参与者总共，N = 1,581名2年级儿童（n = 581; M = 8，2年; SD = 9个月），3年级（n = 569; M = 9,3岁; SD = 5）和Grade4（n = 431; M = 10，3年; SD = 5）参与该研究。 17所德国学校的80个班级共有778名女生和800名男生（其中3名不详）。
工具
科学思维
用66个故事的问题测试了科学思维。问题是在六个测试小册子中准备的，每个测试小册子包含10个锚定项目和从剩余的56个测试项目中选择的8个（2年级）或12个（3年级和4年级）附加项目。多个小册子设计是大规模评估中常用的程序（例如，国际学生评估计划[PISA]中的内容特定科学思维评估或国际数学和科学研究趋势）。此方法允许代表性地测试构造的宽度，但不需要任何单个子回答整个项目集。 10个锚项允许我们将所有孩子和物品的表现联系起来。
66个项目的项目库评估了儿童科学思维的五个组成部分：理解（1）科学目标，（2）理论和替代框架，（3）实验设计，以及（4）使用实验策略， （5）解释数据。在每本小册子中，每个组件都由三个或四个项目评估，这些项目大致平行于小册子。评估组分（1），（2）和（4）的问题示例见附录。
测试项目需要不同的响应格式，包括强制选择，多选，并且开放式的。答复选项的措辞主要来自先前的访谈研究（例如，Bullock＆Ziegler，1999; Carey等，1989; Sodian等，2002），并被选为典型的被解释为“ 初级“（编码0分），”中间“（编码1分）或”高级“（编码2分）表现。测试项目经过精心设计，经过广泛测试，并从最初的100多个项目中进行了优化。 Mayer等人描述了项目构建背后的基本原理和一些项目的描述。 （2014）。 66个项目中的49个的响应选项允许三个编码级别（无论是中级还是高级）。对于其余项目，儿童必须在两个级别之间进行选择，或者认可或拒绝一个级别。表1显示了每个组件的项目分布和响应格式。
控制变量及相关因素
我们包括两个认知变量，文本综合和智力，以及一个人口变量，父母教育，作为协变量。使用德语阅读能力测试EinLeseverstauml;ndnistestfuuml;rErst-bisSechstklauml;ssler[一年级到六年级的阅读能力测试]（ELFE 1-6; Lenhard＆Schneider， 2006）。通过文化博览会智力测试（CFT; 20-R;Weiszlig;，2006）的两个非语言分测验来测量智力。家长教育的基础是评估最高父母教育水平（母亲或父亲）的调查问卷的答案。
程序
测试在课堂上进行了两次80分钟的课程，儿童单独工作。 任何一个班级的所有孩子都收到相同的小册子。 测试管理员逐步介绍了每个项目。 此外，测试助手可以提供一般性问题并保证最佳的测试管理。
表1
项目分布和组成成分
结果
评估仪器和发展模型核心绩效图1显示了每个年级评分为平均，中级或高级的项目的平均数。 正如预期的那样，初级反应的选择按等级显着降低，F（2,1,578）= 202.91，p lt;.001，高级反应显着增加，F（2,1,578）= 258.34，p lt;.001。 表2概述了儿童在10个锚项目上的表现，以及项目难度，可辨性和适合度的信息。
层次结构
为了测试一种科学思维模型是否能够成功地通过该工具捕捉到从初级概念到中级到高级概念的发展变化，我们分析了部分信用模型的拟合（Masters，1982）。该模型假设发育进展是单一的。两个指标用于测试这一假设：（a）较高类别（例如，中级和高级概念）的较高点 - 双线相关性和（b）每个类别的能力水平提高（天然lt;中级lt;高级概念）。这49个项目中的32个（65％）符合这三个级别（多项选择，多项选择，开放项目），满足了这两个条件;有趣的是，在17个不符合这一条件的项目中，有14个（82％）显示出更高的点 - 双关系相关性和更高的能力估计值，而不是中等水平。在文献中，关于部分信用模型是否必须满足第三个条件，有序delta参数，以及它的层次类别假设是否有效，一直存在争议。对于我们的项目池，49个三级项目中只有13个（27％）符合此标准。但是，正如亚当斯，吴和威尔逊（2012）认为，一个项目未能达到这一标准并不一定表明存在混乱的困难。 它可能表明某些项目不经常选择中间水平的反应，或者对其他项目的反应的歧视程度较低，这表明需要进一步改进项目。
因此，虽然部分信用模型表明项目构建所依据的发展模型已成功转化为项目，但它也揭示了某些三级项目的初级和中级之间缺乏分离。 因此，对于后续分析，项目响应通过折叠天然和中间水平来区分。
概念连贯性和发散性有效性
为了测试科学思维能否在单一尺度上进行测量，我们询问了一维项目反应理论（IRT）模型与数据的拟合程度。此过程测试观察到的项目响应是否可以通过单个连续的基础特征来解释。结果表明，需要排除六项不良项目适应性统计或低歧视。这些都不是锚项。该量表的可靠性是可以接受的，EAP / PV = .684预期基于合理值（EAP / PV）的后验估计可靠性与Cronbachs alpha相当。量表的方差为0.60。每个等级的单独尺度分析表明，一维IRT模型的拟合在所有三组中都很好（初始EAP / PV在.61和.64之间）并且不需要排除其他项目。这表明物品攻丝不同 -
科学思维的组成部分反映了一个潜在的特征。
为了评估科学思考，智力和文本理解之间的关系，我们进行了几个多维模型比较。如表3所示，三维模型是每个等级中最佳拟合模型（Akaike信息准则[AIC]的最小值，贝叶斯信息准则和一致AIC值），与一维模型相对。这表明科学思维可以区分为不同于文本综合或智力的结构。
总之，分析表明，科学思维清单可以被视为单一尺度，用于衡量与文本理解和智能分离的单一结构。虽然确定了有序发育进展的初步证据，但并非所有项目都与该模型相对应，这一发现使得必然需要进行二分法。
科学思维的发展
从图1中可以看出，2年级没有地板效应，4年级没有天花板效应。协方差的单变量分析（ANCO-VA），控制智力，文本理解，性别和父母教育 ，是为了评估与控制变量无关的科学思维的发展。 在此分析中，包括了1,233名儿童（分别为2,34和4年级的444,430和359名），因为并未获得所有参与者的父母教育信息。 ANCOVA揭示了重要的主要内容
年龄组的影响，F（2,1,219）= 39.33，p lt;.001，部分g2 = .06。 计划的对比表明，四年级学生的表现明显优于二年级学生，t（1,219）= 8.81，p lt;.001，r2 vs. 4 = .24，三年级学生，t（1,219）= 5.97，p lt;.001，r3 与4 =
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
英语原文共 11 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[278888]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
