Exploring the Use of Faded Worked Examples as a Problem Solving Approach for Underprepared Students
Notice bibliographique
Résumé
<p>It is not uncommon for students to find themselves underprepared when entering a post secondary institution. In additional to lower levels of academic achievement, underprepared students may not be aware that they lack the skills needed to be successful and effectively acquire and process information. Because of this, students that enter post-secondary institutions underprepared often require more support in and out of the college classroom.</p><p>In computational based classes, such as math, engineering, chemistry or physics, this support often includes an introduction to effective problem solving strategies. This study introduced faded worked examples as a problem solving approach to students identified as mathematically underprepared in a college chemistry course. Faded worked examples are similar to worked examples but fade out steps for students to complete, allowing support within the problem solving approach as learning improves. The goal of this study was to explore students’ perceptions of this problem solving approach and their belief in its potential to enhance their learning, particularly with students identified as academically underprepared. Overall, students reported that faded worked examples enhanced their overall learning and problem solving abilities in chemistry and the step by step process allowed for a better understanding of the course material.</p>
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».