Contributions of causality processing models to the study of discourse comprehension and the facilitation of student learning

Autores
Yomha Cevasco, Jazmin; Van Den Broek, Paul
Año de publicación
2019
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Discourse comprehension involves the establishment of semantic or meaningful causal connections. The aim of this paper is to review four models that have contributed to the study of the establishment of these connections: the Causal Chain Model, the Causal Network Model, the Causal Inference Maker, and the Landscape Model. These models contribute to the facilitation of student learning, given that they provide useful tools for improvement of texts structure in order to promote the establishment of meaningful connections and the revision of students’ prior incorrect ideas, and for the design of interventions that promote the generation of inferences and the monitoring of comprehension. The presentation of their key ideas, of empirical support for their psychological validity, and of applications to education will allow us to highlight the contributions that these models make to our understanding of the importance of the processing of causality for discourse comprehension and the facilitation of student learning.
La comprensión del discurso implica establecer conexiones causales semánticas o significativas. El objetivo de este artículo es revisar cuatro modelos que han contribuido al estudio del establecimiento de estas conexiones: el modelo de cadena causal, el modelo de red causal, el modelo generador de inferencias causales y el modelo de paisaje. Estos modelos contribuyen a facilitar el aprendizaje de los estudiantes, dado que proporcionan herramientas útiles para mejorar la estructura de los textos con el fin de promover el establecimiento de conexiones significativas y la revisión de las ideas previas incorrectas de los estudiantes, y para el diseño de intervenciones que promuevan la generación de inferencias y el monitoreo de la comprensión. La presentación de sus ideas clave, de la evidencia empírica que apoya su validez psicológica y de las aplicaciones de sus herramientas a la educación permitirá resaltar las principales nociones que estos modelos hacen a nuestro entendimiento de la importancia del procesamiento de la causalidad para la comprensión del discurso y la facilitación del aprendizaje de los estudiantes.
Fil: Yomha Cevasco, Jazmin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Van Den Broek, Paul. Leiden University; Países Bajos
Materia
CAUSAL CONNECTIONS
COHERENCE
DISCOURSE COMPREHENSION
INFERENCES
LEARNING
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/122825

id CONICETDig_aedc3ad0b82cda464090e2bb7686d502
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/122825
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling Contributions of causality processing models to the study of discourse comprehension and the facilitation of student learningLa contribución de los modelos de procesamiento de la causalidad al estudio de la comprensión del discurso y la facilitación del aprendizaje del alumnoYomha Cevasco, JazminVan Den Broek, PaulCAUSAL CONNECTIONSCOHERENCEDISCOURSE COMPREHENSIONINFERENCESLEARNINGhttps://purl.org/becyt/ford/5.1https://purl.org/becyt/ford/5Discourse comprehension involves the establishment of semantic or meaningful causal connections. The aim of this paper is to review four models that have contributed to the study of the establishment of these connections: the Causal Chain Model, the Causal Network Model, the Causal Inference Maker, and the Landscape Model. These models contribute to the facilitation of student learning, given that they provide useful tools for improvement of texts structure in order to promote the establishment of meaningful connections and the revision of students’ prior incorrect ideas, and for the design of interventions that promote the generation of inferences and the monitoring of comprehension. The presentation of their key ideas, of empirical support for their psychological validity, and of applications to education will allow us to highlight the contributions that these models make to our understanding of the importance of the processing of causality for discourse comprehension and the facilitation of student learning.La comprensión del discurso implica establecer conexiones causales semánticas o significativas. El objetivo de este artículo es revisar cuatro modelos que han contribuido al estudio del establecimiento de estas conexiones: el modelo de cadena causal, el modelo de red causal, el modelo generador de inferencias causales y el modelo de paisaje. Estos modelos contribuyen a facilitar el aprendizaje de los estudiantes, dado que proporcionan herramientas útiles para mejorar la estructura de los textos con el fin de promover el establecimiento de conexiones significativas y la revisión de las ideas previas incorrectas de los estudiantes, y para el diseño de intervenciones que promuevan la generación de inferencias y el monitoreo de la comprensión. La presentación de sus ideas clave, de la evidencia empírica que apoya su validez psicológica y de las aplicaciones de sus herramientas a la educación permitirá resaltar las principales nociones que estos modelos hacen a nuestro entendimiento de la importancia del procesamiento de la causalidad para la comprensión del discurso y la facilitación del aprendizaje de los estudiantes.Fil: Yomha Cevasco, Jazmin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Van Den Broek, Paul. Leiden University; Países BajosColegio Oficial de Psicologos de Madrid2019info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/122825Yomha Cevasco, Jazmin; Van Den Broek, Paul; Contributions of causality processing models to the study of discourse comprehension and the facilitation of student learning; Colegio Oficial de Psicologos de Madrid; Psicologia Educativa; 25; 2; 2019; 159-1672174-05261135-755XCONICET DigitalCONICETenginfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://journals.copmadrid.org/psed/art/psed2019a8info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.5093/psed2019a8info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-29T09:53:02Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/122825instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-29 09:53:02.71CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv Contributions of causality processing models to the study of discourse comprehension and the facilitation of student learning
La contribución de los modelos de procesamiento de la causalidad al estudio de la comprensión del discurso y la facilitación del aprendizaje del alumno
title Contributions of causality processing models to the study of discourse comprehension and the facilitation of student learning
spellingShingle Contributions of causality processing models to the study of discourse comprehension and the facilitation of student learning
Yomha Cevasco, Jazmin
CAUSAL CONNECTIONS
COHERENCE
DISCOURSE COMPREHENSION
INFERENCES
LEARNING
title_short Contributions of causality processing models to the study of discourse comprehension and the facilitation of student learning
title_full Contributions of causality processing models to the study of discourse comprehension and the facilitation of student learning
title_fullStr Contributions of causality processing models to the study of discourse comprehension and the facilitation of student learning
title_full_unstemmed Contributions of causality processing models to the study of discourse comprehension and the facilitation of student learning
title_sort Contributions of causality processing models to the study of discourse comprehension and the facilitation of student learning
dc.creator.none.fl_str_mv Yomha Cevasco, Jazmin
Van Den Broek, Paul
author Yomha Cevasco, Jazmin
author_facet Yomha Cevasco, Jazmin
Van Den Broek, Paul
author_role author
author2 Van Den Broek, Paul
author2_role author
dc.subject.none.fl_str_mv CAUSAL CONNECTIONS
COHERENCE
DISCOURSE COMPREHENSION
INFERENCES
LEARNING
topic CAUSAL CONNECTIONS
COHERENCE
DISCOURSE COMPREHENSION
INFERENCES
LEARNING
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/5.1
https://purl.org/becyt/ford/5
dc.description.none.fl_txt_mv Discourse comprehension involves the establishment of semantic or meaningful causal connections. The aim of this paper is to review four models that have contributed to the study of the establishment of these connections: the Causal Chain Model, the Causal Network Model, the Causal Inference Maker, and the Landscape Model. These models contribute to the facilitation of student learning, given that they provide useful tools for improvement of texts structure in order to promote the establishment of meaningful connections and the revision of students’ prior incorrect ideas, and for the design of interventions that promote the generation of inferences and the monitoring of comprehension. The presentation of their key ideas, of empirical support for their psychological validity, and of applications to education will allow us to highlight the contributions that these models make to our understanding of the importance of the processing of causality for discourse comprehension and the facilitation of student learning.
La comprensión del discurso implica establecer conexiones causales semánticas o significativas. El objetivo de este artículo es revisar cuatro modelos que han contribuido al estudio del establecimiento de estas conexiones: el modelo de cadena causal, el modelo de red causal, el modelo generador de inferencias causales y el modelo de paisaje. Estos modelos contribuyen a facilitar el aprendizaje de los estudiantes, dado que proporcionan herramientas útiles para mejorar la estructura de los textos con el fin de promover el establecimiento de conexiones significativas y la revisión de las ideas previas incorrectas de los estudiantes, y para el diseño de intervenciones que promuevan la generación de inferencias y el monitoreo de la comprensión. La presentación de sus ideas clave, de la evidencia empírica que apoya su validez psicológica y de las aplicaciones de sus herramientas a la educación permitirá resaltar las principales nociones que estos modelos hacen a nuestro entendimiento de la importancia del procesamiento de la causalidad para la comprensión del discurso y la facilitación del aprendizaje de los estudiantes.
Fil: Yomha Cevasco, Jazmin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Van Den Broek, Paul. Leiden University; Países Bajos
description Discourse comprehension involves the establishment of semantic or meaningful causal connections. The aim of this paper is to review four models that have contributed to the study of the establishment of these connections: the Causal Chain Model, the Causal Network Model, the Causal Inference Maker, and the Landscape Model. These models contribute to the facilitation of student learning, given that they provide useful tools for improvement of texts structure in order to promote the establishment of meaningful connections and the revision of students’ prior incorrect ideas, and for the design of interventions that promote the generation of inferences and the monitoring of comprehension. The presentation of their key ideas, of empirical support for their psychological validity, and of applications to education will allow us to highlight the contributions that these models make to our understanding of the importance of the processing of causality for discourse comprehension and the facilitation of student learning.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11336/122825
Yomha Cevasco, Jazmin; Van Den Broek, Paul; Contributions of causality processing models to the study of discourse comprehension and the facilitation of student learning; Colegio Oficial de Psicologos de Madrid; Psicologia Educativa; 25; 2; 2019; 159-167
2174-0526
1135-755X
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/122825
identifier_str_mv Yomha Cevasco, Jazmin; Van Den Broek, Paul; Contributions of causality processing models to the study of discourse comprehension and the facilitation of student learning; Colegio Oficial de Psicologos de Madrid; Psicologia Educativa; 25; 2; 2019; 159-167
2174-0526
1135-755X
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv eng
language eng
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://journals.copmadrid.org/psed/art/psed2019a8
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.5093/psed2019a8
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Colegio Oficial de Psicologos de Madrid
publisher.none.fl_str_mv Colegio Oficial de Psicologos de Madrid
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1844613624367153152
score 13.070432