Finding Evidence of Transfer with Invention Activities: Teaching the Concept of Weighted Average
Notice bibliographique
Résumé
Coming to grips with the nature of measurement and uncertainty is often a common but implicit learning goal for many undergraduate physics labs. As educators, our intent is to have students be able to transfer their knowledge to novel situations: we aim to transform novices into experts. In the first-year physics laboratory at UBC, our approach to teaching weighted averagesamong other concepts-involves the use of invention activities. These invention activities actively engage the students, are intended to stimulate creative thinking, are particular in their brevity and high level of structure, and are designed to precede both explicit instruction and reinforcing practice. The merit of having students inspect the fundamental makeup of a problem before being taught to solve it has been shown as useful support for the formation of an initial orderly schema (i.e., preparation for future learning). The transfer of knowledge can be rather difficult to detect in a sequestered problem solving environment, but we claim to have found some evidence of its occurrence. In a situation for which a weighted average is required, we observe significantly more students paying attention to the uncertainty associated with the problem. Given the well-documented challenges associated with teaching the nature of measurement and uncertainty-and while many students still fall short of remembering or applying the correct formula of a weighted average-we interpret this transfer of a concept as a small victory.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».