AD ALTA 

 

JOURNAL OF INTERDISCIPLINARY RESEARCH

 

 

 

EXAMINATION OF TEACHER STUDENTS’ INDUCTIVE THINKING ABILITY 
 

a

PÉTER TÓTH, 

b

KINGA HORVÁTH, 

c

 

GYÖRGY JUHÁSZ 

J. Selye University, Bratislavská cesta 3322, SK-94501 
Komárno, Slovakia 
email: 

a

tothp@ujs.sk, 

b

horvathki@ujs.sk, 

c

 

juhaszg@ujs.sk 

This research has been supported by the project titled „VEGA-1/0663/19 Analysis of 
science and mathematics education in secondary schools and innovation of teaching 
methodology”. 

 

 
Abstract: Available literature on researching inductive thinking ability is really rich. 
Our study presents three types of approaches: it is (1) a constructive element of 
intelligence, (2) the decisive method of human learning, (3) a key competence playing 
an important role in understanding. The main objectives of our research were to (1) 
determine the development level of the inductive, and within that the abstract and 
analogue thinking of the teacher students starting their studies in higher education, (2) 
find the background variables by means of which significant differences can be found 
between the various student groups, (3) respond to the question whether any 
conclusions regarding the performance expected in the inductive test can be drawn 
based on the time spent on solving the tasks. The students’ analogue reasoning and 
rule induction are more developed than their diagrammatic thinking. One of the 
preconditions of a good result achieved in the inductive test is the full utilization of the 
available time frame. Introducing the ide of specific performance we found that the 
students having achieved the best results were studying at teacher specialization in full 
time training, lived in cities and had parents with a degree. The students could be 
properly grouped according to the time used for problem solution: (1) negligent and 
superficial, (2) reflective but not persistent enough; (2) persistent and diligent. 
Knowing the type of training and specialization of the students helps 
defining/understanding the clusters. 
 
Keywords: inductive, analogue and diagrammatic reasoning, teacher training, specific 
learning performance, task solution time 
 

 
1 Background 
 
The students’ intellectual capacities to meet university 
requirements is one of the most significant risk preliminaries 
identified by the relevant literature (O'Neill et al., 2011; Stewart 
et. al., 2015; Sarra et al., 2018). The justification of focusing at 
the vulnerability of university studies (Sosu- Pheunpha, 2019) is 
directly connected to the policies of the world’s governments the 
objective of which is to achieve equity and social justice in the 
access to higher education (UNESCO, 2015). However, the 
impact of this vulnerability is not deterministic; it is in close 
connection with psychological factors like self-efficiency and 
self-control that are important indicators of university 
persistence (Richardson et al., 2012; Respondek et al., 2017). 
The papers focusing at the learning results reveal the fact that an 
integrated learning of the education content leads to better 
conceptual understanding, improves cooperation skills, the 
students’ capacities to solve problems and critical and inductive 
thinking at all levels of school education (Roberts, 2009; 
Cervetti et al., 2012; Darwish, 2014

; Zahatňanská – Nagy, 

2020). The results of several studies have declared close 
connection between abstract reasoning and educational results 
(Bennedsen - Caspersen, 2006; Armoni, Gal-Ezer, 2007; 
Roberts, 2009). Abstract reasoning is inevitable to comprehend 
and interpret scientific concepts (Darwish, 2014). 

Inductive reasoning and thinking can be explained from three 
various points of view.  

The first idea reckons the ability of inductive implication and 
reasoning among the elements of intelligence (Wilhelm, 2005). 
Intelligence can be defined as using intentional mental 
operations to solve new problems. These mental operations 
include implications, the creation and classification of the 
concept, generation and testing of the hypothesis, identification 
of the relations, understanding the consequences, problem 
solution and the extrapolation and transformation of information 
(Dumontheil, 2014). Thus intelligence is closely connected to 
inductive reasoning and thinking (Ferrer et al., 2009). It is 
thought that intelligence is a basic constituent of cognitive 
development (Goswami, 1992) and provides as the base for 
gaining various capabilities in various fields in childhood and 
adolescence, as well (Blair, 2006; Ferrer et al., 2009). Childhood 
intelligence is an apt indicator to forecast cognitive school 
performance (Gottfredson, 1997; Primi et al., 2010). So 

intelligence is a predictor of learning effectiveness, especially in 
new and complex situations.  

The second view comprehends inductive reasoning, and within 
that abstract thinking, as an important method of human 
cognizance. By means of this we become able to extract the 
essence from complicated and abstract issues and to realize the 
interconnections. This is particularly essential in understanding 
knowledge in natural sciences. Abstract reasoning and thinking 
plays an important role in drawing conclusions, forming 
opinions, recognizing rules and regularities, i.e. in logical 
thinking as well as in concept creation (Inhelder, Piaget, 1958; 
Schwank, Schwank, 2015; Brendefur, Rich, 2018; Devi, 2019). 
Researchers have proved that the pupils quitting the nursery 
school in lack of the basic competencies in mathematics would 
face serious difficulties at primary and secondary schools, as 
well (Duncan et al., 2007; Jordan et al. 2009; Morgan, Farkas, 
Wu, 2009). It is, however, important to emphasize the fact that 
the development of inductive reasoning and thinking is 
influenced by several other biological, psychological, social and 
cultural factors, too (Amsel, Moshman, 2015). 

According to the third approach, inductive reasoning is a key 
competence (Kramer, 2007) in achieving learning successes and 
results and in comprehension, which is mainly stressed by the 
teachers of mathematics, computer sciences and natural sciences 
(Iqbal, Shayer, 2000; Kuhn et al. 1977; Adey, Shayer, 1994; 

Szőköl – Nagy, 2015). Puberty appears as the critical phase of 
the reorganization of regulatory systems (Steinberg, 2005). 
Blakemore (2012) has shown that puberty is a period of 
permanent neurological development that may last longer than 
that suggested by Inhalder and Piaget’s (1958) and Piaget’s 
theory (Piaget, 1972). This was also proved by the examination 
of pupils’ skills to solve simple algebraic equations. The gained 
results showed that younger students were less precise and were 
slower when solving the equations with letters and symbols than 
they were when using numbers.    Küchemann (1981) reported 
that most of the students under 15 do not know algebraic letters 
(symbols) as unknowns or universal numbers, which can be 
expected of operative thinkers. This difference disappeared with 
older pupils (aged 16-17), which refers to the fact that they 
reached an abstract level of argumentation (Markovits et al., 
2015). Similar conclusions were drawn based on the analyzation 
of their strategies, which indicates that the younger pupils had 
mostly used strategies like the embedment of numbers while 
older students had generally followed more abstract and rule-
based strategies. Kusmaryono et al. (2018) reported that none of 
the pupils aged 14-15 had reached the quality stadium of 
inductive reasoning. Darwish (2014) presented similar results 
and also stated that only 42 percent of the first-grade teacher 
students at natural scientific specializations were capable of 
formal cognition, which shows that university students are late in 
cognitive development (Cohen, Smith-Gold, 1978) or in 
reaching the expected level of abstract thinking. These 
outcomes, too, point to the fact that the development of algebraic 
cognition is a process taking long time to evolve (Susac et al., 
2014). 

During the latest 25-30 years, many researches examined the 
inductive reasoning of teacher students (Astin, 1997; Bowman, 
2010; Darwish, 2014). These on one hand prove that dealing 
with natural sciences needs a high level of inductive and abstract 
reasoning, which may ease the proper teaching of abstract 
theories (Darwish, 2014); on the other hand, they emphasize the 
importance of teachers’ vocational development (Brendefur et 
al., 2016; Brestenská et al., 2019), and highlight the most 
effective elements of vocational development (Koellner et al. 
2011; Desimone, 2011; Sztajn et al., 2011). Yoon et al. (2007) 
write that most of the researches related to the vocational 
development of mathematics disproved an improvement in the 
pupils’ performance as the characteristics and competencies 
necessary to change the teachers’ practice were lacking.  

- 138 -