基于模拟的入门统计课程的认知迁移结果
摘要：认知转移是将学到的技能和知识应用于新的应用和环境的能力。本研究评估了以CATALST课程为基础的大学级统计学入门课程的认知转移结果，该课程专门采用基于模拟的方法开发统计推断的基础知识。在每门课程结束时，使用一种常用的评估工具来衡量学生的学习成果。与强调参数推断方法（例如t检验）的类似课程的同行相比，CATALST学生在评估的学习目标上表现出近期和远期的转移成果，并且得分在同等或更高水平。
作者：Matthew D. Beckman, Robert C. delMas, Joan Garfield
论文ID：1707.06537
分类：Other Statistics
分类简称：stat.OT
提交时间：2017-12-05