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- 军 安
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1 Chinese Journal of Science Education 2002,, , 10(2), r.814p<.001 r.898p< KR r.482p<.01 r.435p<.01 effect size R R
2 136 Project 2061 Benchmarks for Science LiteracyAmerican Association for the Advancement of Science, [AAAS], p. 5, 2001 problem solving Gagne1970 Gage1986 Fisher , 1993
3 Niedelman1990 Smith (problem context) problem structure social factors 2. (affect) (experience) (domain-specific knowledge) CPS general problemsolving knowledge) Creative Problem Solving CPS CPS Wallace Osborn (the problem solver s knowledge Parnes TreffingerIsaksen Dorval mustbe adequate, organized, accessible, inte grated, and accurate) (other Parnes personalcharacteristics) Osborn-Parnes CPSOsborn-Parnes Jonassen2000 traditions of CPS CPS nature of problem representation individual differences Parnes, 1987 context 1999
4 () SPSS 8.0 (Statistical Package for the Social Sciences) Borg & Gall, 1989 semi- coding structural interview () () pilot studies Parnes CPS ()
5 /06 89/08 89/10 6 /300 6 /276 4 /175 1 r.911 p<.001 r.944p< (2000) p< r.834p< r.832p< r p<.001 r.898 pilot tests p<.001
6 140 () () 1 Likert-type 1993, 2000, 1999, 1989 Foundations of Astronomy 40 Seeds, (n = 204)KR 20 =.76 (n = A B428)KR 21 =.70 (n = 428) C D 1993, 1972 C A B C D A B () KR 20 =.60 (n = 133) KR 20 =.63 (n = 127) Hatcher Stepanski (1994)
7 141 Size, ES 5 Cohen s effect size index r (Cohen, 1988, p.77)glass, McGaw, Smith (1981)Glass Hopkins (1996, p. 449) effect size () (the difference between the mean of experimental and control groups) Pearson product-moment Cohen s effect size index d (1988, p.20) correlation stepwise Cohen (1988) multiple regression r 2 (proportion of variance) 1. effect size index r (Cohen, 1988, p.77) Nix Barnette 1998 Effect Size r 2 or R 2 Cohen noise p () Cohen1994 significance tests 2 M81.02SD18.34 Effect M64.87SD18.38
8 142 2 / M SD M 127 SD 260 M SD SD5.07 pilot test 3 M72.59 SD12.27 M55.20SD 15.68
9 143 5 n **.507**.482**.331**.408**.435** ** p<.01 6 n **.482**.435**.231** 1.000**.288**.125** 1.000**.197** 1.000** ** p<.01 r.331 () r.507 r () (r.482) (r.43 5) () r.293
10 144 7 Model R R square F p ** ** **.000 Model B SE Beta t p 1 Constant ** ** Constant * ** ** Constant ** ** *.017 * p<.05** p<.001 r.573r 2.328p< r.482p<.01 r.435 p<.01 r.231 r.589r 2.343p< p<.01 r r.482 R 2.232p<.001 2
11 145 8 ** p<.01 n **.293**.331**.217** 1.000**.288**.125** 1.000**.197** 1.000** 9 Model R square F p ** ** **.000 Model B SE Beta 1 Constant ** ** Constant ** ** ** Constant **.000 * p<.05** p< ** ** *.014 t p * +1.28* * +1.19* +2.83*
12 ** p<.01 n **.507**.408**.186** 1.000**.288**.125** 1.000**.197** 1.000** 5 () 10 r.507p<.01 r.408p <.01 () 8 r.186p<.01 r.293p<.01 r.331 p<.01 r.217 r p< r r.507r 2.257p< r.576 R 2.332p< r.331r 2.110p< r.390r p< r.415r 2.172p<.001 ( 9) () 1 2 3
13 Model R R square F p ** **.000 Model B SE Beta t p 1 Constant ** ** Constant ** **.000 ** p< S S2 S3 S5 S S1 S1
14 S4 12 () 1. S1 S3 2. S1 S2 3. S3 S4 13 Thorsland & Novak, 1971; Wesney, 1977; Rowell, Gustafson Guilbert, Barba1990
15 149 Coleman Shore1991 Ohanian, 1997; Wagner, 2001; O'Connell, Barba1990 Coleman Shore
16 () () NSC S
17 Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associate, Inc., 5, Cohen, J. (1994). The earth is round (p<.05) American Psychologist, 49, Coleman, E. B., & Shore, B. (1991). Problemsolving processes of high and average performers in physics. Journal for the Education of the Gifted, 14, Gage, B. A. (1986). An analysis of problem, 8, Glass, G. V., & Hopkins, K. D. (1996). Statistical methods in education and psychology 11., 216, CA: Sage. 1993, 40, American Association for the Advancement of Science (1994). Benchmarks for science literacy. New York: Oxford University Press. 14. Barba, R. H. (1990). A comparison of expert and novice earth and space science teachers' problem solving abilities. Unpublished doctoral dissertation, The Pennsylvania State University. 15. Borg, W. R., & Gall, M. D. (1989). Educational research (5th ed.). London: Longman Group Ltd. 19. Fisher, R. (1990). Teaching children think. Oxford: Basil Blackwell. solving processes used in college chemistry quantitative equilibrium problem. Unpublished doctoral dissertation, The University of Maryland. 21. Gagne, R. M. (1970). The conditions of learning. London: Holt-Saunders. (3rd ed.). Needham Heights, MA: Allyn & Bacon. 23. Glass, G. V., McGaw, B., & Smith, W. (1981). Meta-analysis in social research. Beverly Hills, 24. Hatcher, L., & Stepanski, E. J. (1994). A step-bystep approach to using the SAS system for univariate and multivariate statistics. Cary, NC: SAS Institute. 25. Jonassen, D. H. (2000). Toward a design theory of problem solving. Educational Technology Research and Development, 48, Niedelman, M. S. (1990). An investigation of transfer to mathematics of a problem-solving strategy learned in earth science. Dissertation Abstracts International, 51(11), Nix, T. W., & Barnette, J. J. (1998). The data
18 152 analysis dilemma: Ban or abandon. A review of null hypothesis significance testing. Research in the Schools, 5, O'Connell, S. (2000). Introduction to problem solving: Strategies for the elementary math classroom. Westport, CT: Heinemann. 29. Ohanian, S. (1997). Math that measures up. American School Board Journal, 184, Parnes, S. J. (1987). Visioneering-state of the art. Journal of Creative Behavior, 21, Rowell, P. M., Gustafson, B. J., & Guilbert, S. M. (1997). Problem-solving through technology: An interpretive dilemma. Alberta Journal of Educational Research, 43, Seeds, M. A. (1990). Foundations of astronomy. Belmont: Wadsworth Publishing Company. 33. Smith, M. U. (Eds.) (1991). Toward a unified theory of problem solving. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, Inc. 34. Thorsland, M. N., & Novak, J. D. (1971). The identification and significance of intuitive and analytic problem solving approaches among college physics students. Science Education, 58, Wagner, E. P. (2001). A study comparing the efficacy of a mole ratio flow chart to dimensional analysis for teaching reaction stoichiometry. School Science and Mathematics, 101, Wesney, J. (1977). An analysis of influence of prior cognitive development in physics and in mathematical reasoning on concept attainment in the study of mechanics in introductory college physics. Dissertation Abstracts International, 38, 5379.
19 Apollo 3 Apollo 24 Apollo Apollo
20
21 155 Exploring the Interrelationship Between Tenth-Graders Problem-Solving Abilities and Their Prior Knowledge and Reasoning Skills in Earth Science Chia-Ling Wu 1 and Chun-Yen Chang 2 1 Yang-Ming Junior High School, Chang-Hua, Taiwan 2 Department of Earth Sciences, National Taiwan Normal University, Taipei, Taiwan Abstract The purpose of this study was to develop the Problem Solving Ability Test (PSAT) and a matching Domain-Specific Knowledge Test (DSKT) that covers the basic knowledge central to the PSAT, with the aims to investigate the interrelationship between students problem solving ability (PSA) and their domain-specific knowledge (DSK) as well as reasoning skills (RS) in the area of earth science. The PSAT was constructed based on the Creative Problem Solving (CPS) model, which emphasizes students divergent-thinking ability (DTA) and convergent-thinking ability (CTA) subscales. The sample consisted of 260 tenth-grade students enrolled at a national senior high school in the eastern region of Taiwan. Quantitative analyses employed Pearson-product-moment correlation and stepwise multiple regression method. Qualitative data were acquired through semi-structured interviewing with coding and triangulation procedures to explore students perceptions toward the PSAT and DSKT in greater depth. Results are as follows: (a) The overall scores of the PSAT are highly correlated with both the subscales of DTA (.814p<.001) and CTA (r.898p <.001) with an inter-rater reliability ranged from.813 to.965. The reliability of the DSKT (KR 20 ) ranged from.60 to.63; (b) A significantly positive correlation existed between students PSA and their DSK (r.482p<.01) and RS (r.435p<.01) with medium to large effect sizes. In addition, students DSK, RS and attitudes toward problem solving (ATPS) significantly predict their performance on the PSAT (R 2.343). Students DSK and RS also predict their performance on the DTA and CTA subscales of the PSAT (R ), approaching large effect sizes; (c) Students RS are more significantly correlated with their DTA (large effect size) and students DSK are more significantly correlated with their CTA (toward large effect size); (d) Semistructured interviews revealed that students perceived knowledge, attitudes and experiences are essential in scoring high on the DSKT; while students thought that knowledge, attitude, thinking, and experiences were fundamental to better performance on the PSAT. The results of qualitative analyses are generally in line with the findings of quantitative analyses. It is, therefore, suggested that teachers should be able to improve students problem solving performance through the enhancement of students domain-specific
22 156 knowledge and reasoning skills in earth science classrooms. Moreover, we should emphasize students reasoning skills in developing divergent-thinking abilities, while stressing domain-specific knowledge in increasing students convergent-thinking ability. Key words: Secondary Education, Prior Knowledge, Earth Science, Reasoning Skills, Problem Solving.
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