Emerging Model of Questioning through the Process of Teaching and Learning Electrochemistry
Notice bibliographique
Résumé
Verbal questioning is a technique used by teachers in the teaching and learning process. Research in Malaysia related to teachers’ questioning in the chemistry teaching and learning process is more focused on the level of the questions asked rather than the content to ensure that students understand. Thus, the research discussed in this paper is intended to explore in-depth the types of questions posed by teachers when teaching electrochemistry. This topic was chosen as it is categorized as a difficult topic by both students and teachers. This research employed qualitative techniques in exploring teachers’ verbal questioning during the teaching process. Participants included five teachers teaching Chemistry Form 4 (Grade 10). The data were collected through non-participant observations and verbatim recordings during the teaching and learning process. The findings indicate that the types of teachers’ verbal questions when teaching electrochemistry can be categorized in two main areas: content and management questions. Content questions could be sub-divided into five sub-categories: linking questions, questions based on process, comparison questions, questions based on students’ observations, and questions based on terminology. As for the management questions, they consisted of four sub-categories: questions for probing, monitoring, and motivation as well as bilingual questions. The data analysis also showed that the content and management questions are complementary as both types are needed in the verbal questioning process during the teaching and learning of electrochemistry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,021 |
| Communication savante | 0,010 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».