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Enregistrement W1994087668 · doi:10.1139/p09-108

Student diversity and the persistence of gender effects on conceptual physics learning

2009· article· en· W1994087668 sur OpenAlexaffvenueabout
Andie Noack, Tetyana Antimirova, Marina Milner‐Bolotin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)Mathematics educationPhysicsConceptual changePersistence (discontinuity)Conceptual frameworkPsychologySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At Ryerson University every year, hundreds of science and engineering students enroll into required introductory physics courses. The diverse educational histories and demographic characteristics of these students reflect the diversity of Toronto as an urban metropolis and Canada more generally. In this study, we investigate how students’ demographic and educational diversity affects their conceptual learning in introductory university physics. As expected, we found that the completion of a senior high school physics course is positively related to students’ initial conceptual understanding of physics. The unexpected result was that gender remained a predictor of the students’ initial conceptual understanding, even when the completion of high school physics was accounted for. Other demographic characteristics, such as students’ mother tongue and country of birth, seem not to matter. Students’ initial conceptual understanding was the strongest predictor of students’ course learning outcomes, which makes understanding students’ initial differences particularly important. Since learning outcomes in introductory science courses often impact students’ later success in undergraduate science degree programs, these results suggest that the impact of completing high school physics may extend far beyond the first year. The persistence of initial gender differences in students’ learning outcomes remains an ongoing concern.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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