The current work builds on research demonstrating the effectiveness of Productive Failure (PF) for learning. While the effectiveness of PF has been demonstrated for STEM learning, it has not yet been investigated whether PF is also beneficial for learning in non-STEM domains. Given this need to test PF for learning in domains other than mathematics or science, and the assumption that features embodied in a PF design are domain-independent, we investigated the effect of PF on learning social science research methods. We conducted two quasi-experimental studies with 212 and 152 10th graders. Following the paradigm of typical PF studies, we implemented two conditions: PF, in which students try to solve a complex problem prior to instruction, and Direct Instruction (DI), in which students first receive instruction followed by problem solving. In PF, students usually learn from their failure. Failing to solve a complex problem is assumed to prepare students for deeper learning from subsequent instruction. In DI, students usually learn through practice. Practicing and applying a given problem-solving procedure is assumed to help students to learn from previous instruction. In contrast to several studies demonstrating beneficial effects of PF on learning mathematics and science, in the present two studies, PF students did not outperform DI students on learning social science research methods. Thus, the findings did not replicate the PF effect on learning in a non-STEM domain. The results are discussed in light of mechanisms assumed to underlie the benefits of PF.
The present conceptual literature review analyzes 50 studies that systematically examined the effects of authentic learning settings on cognitive or motivational learning outcomes. The analysis focuses on describing the context of the studies, the design elements of authentic learning settings, and the pursued intentions of authenticity. The review further describes the effects of authentically designed learning settings on cognitive outcomes, motivational outcomes, and learners’ perceived authenticity revealed by previous research. Building on these findings, we conducted Epistemic Network Analysis (ENA) of contrasting cases to identify design elements and intentions of authenticity characterizing studies that show high effectiveness for cognitive and motivational outcomes versus those with low effectiveness. The ENA results suggest, for instance, that providing authentic materials (as a design element of authentic learning settings) to resemble real-life experiences (as an intention of authenticity) could be a double-edged sword, as they feature both authentically designed learning settings with low effects on cognitive outcomes and settings with high effects on motivational outcomes. Overall, the results of the present literature review point to critical limitations of previous research, such as a lack of clear definitions and operationalizations of authentic learning. Consequently, we draw specific conclusions about how future research could improve our understanding of how to create and implement powerful methods of authentic learning.
ZusammenfassungIn der vorliegenden Studie wurde mithilfe einer eigens entwickelten Fotosortierungsaufgabe die Bedeutung stereotyper Merkmale von Wissenschaftler*innen für die von Schüler*innen eingeschätzte Typikalität von Wissenschaftler*innen untersucht. Zudem wurde exploriert, wie diese Vorstellungen mit den mathematik- und naturwissenschaftsbezogenen Aktivitäten der Schüler*innen sowie ihrer Freude und ihrem Interesse an Mathematik und den Naturwissenschaften zusammenhängen. Dafür nahmen 74 Schüler*innen der Jahrgangsstufen 8 bis 10 an der Fotosortierungsaufgabe sowie an einer schriftlichen Befragung teil. Die Ergebnisse zeigen, dass aus Schülersicht vor allem folgende Merkmale typisch für Wissenschaftler*innen sind: mit Brille, älter, ohne Styling (bei Frauen) bzw. ohne Bart (bei Männern) und männlich. Ihre Auswahl begründeten die befragten Schüler*innen damit, dass Wissenschaftler*innen viel lesen müssten (Grund für Brille) und eine längere Ausbildungszeit hätten (Grund für höheres Alter). Es lassen sich zudem geschlechterspezifische Unterschiede in den Schülervorstellungen über Wissenschaftler*innen feststellen: Männliche Schüler schätzten vor allem männliche Personen und weibliche Schülerinnen eher weibliche Personen, insbesondere Frauen mit Brille und ohne Styling, als typische Wissenschaftler*innen ein. Außerdem zeigen die Ergebnisse, dass Personen mit Bart verstärkt von Schüler*innen mit eher hohen mathematikbezogenen Aktivitäten und jüngere Personen verstärkt von Schüler*innen mit eher hoher Freude und hohem Interesse an Mathematik als typische Wissenschaftler*innen angesehen wurden. Weitere Zusammenhänge zwischen den mathematik- und naturwissenschaftsbezogenen Aktivitäten bzw. der Freude und dem Interesse der Schüler*innen an Mathematik und den Naturwissenschaften einerseits und der eingeschätzten Typikalität anderer Merkmale von Wissenschaftler*innen andererseits wurden nicht festgestellt. Die Ergebnisse werden mit bisherigen Forschungsbefunden verglichen und Möglichkeiten zur Verringerung solch stereotyper Wahrnehmungen diskutiert.
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