Developing a tutorial to address student difficulties in learning curl: a link between qualitative and mathematical reasoning
Notice bibliographique
Résumé
Many university students have difficulty understanding the concept of curl in our upper-level mechanics courses. This difficulty poses considerable problems when students learn upper-level physics, as the concept of curl is closely related to a wide variety of topics in physics, such as Maxwell’s equations, Faraday’s law, and conservative fields. However, few studies have considered the reasons that students experience difficulty or ways to help students overcome their difficulty grasping the notion of curl. Therefore, in this study, we try to address student difficulty in learning curl. First, we developed a questionnaire to investigate student difficulties in understanding curl and to obtain comments on a tutorial. The questionnaire involved an explanation and a Likert scale form (degrees 0 to 4). We administered a diagnostic test in which we posed two kinds of curl problems. As a result, students who showed qualitative reasoning to solve two types of curl problems were better at solving a curved-line problem than they were at solving a straight-line problem. In contrast, students who showed mathematical reasoning were better at solving the straight-line problem. Based on these results, we developed a tutorial to aid students in using both qualitative and mathematical reasoning. Use of the tutorial enhanced students’ explanations about the curl concept and increased a percentage of correct answers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».