Written extended‐response questions as classroom assessment tools for meaningful understanding of evolutionary theory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This qualitative study analyzed grade 12 biology students' answers to written extended‐response questions that describe hypothetical scenarios of animals' evolution. We investigated whether these type of questions are suitable for students (n = 24) to express a meaningful understanding of evolutionary theory. Meaningful understanding is comprised of factual, procedural (rules, algorithms), schematic (“knowing why”), and strategic knowledge (when, where and how to apply knowledge). Evolutionary theory as a multi‐level concept includes concepts on three different levels (descriptive, hypothetical, and theoretical). Students' answers are examined as to whether they reflect the meaningful linking of all concepts through appropriate use of scientific language. Results showed that students (a) predominantly linked descriptive concepts and, although expected, (b) demonstrated only some cross‐concept‐level links (theoretical–descriptive), (c) exhibited even fewer multi‐concept‐level links (theoretical–descriptive–hypothetical), and (d) avoided the linking of hypothetical concepts with theoretical ones. All these results showed the lack of explanations and reasoning (absence of schematic and strategic knowledge) and knowledge of how to link concepts about evolutionary theory meaningfully. The results indicate further that written extended‐response questions are only partially suitable for demonstrating meaningful understanding. Implications for teaching of evolutionary theory are discussed. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. J Res Sci Teach 46: 333–356, 2009
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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 | 0,020 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».