A class where qualitative discussions, coming weeks before computationally complicated practice, helps students' problem solving abilities
Notice bibliographique
Résumé
Psychologists have long known that an expert in a field not only knows significantly more individual facts/skills than a novice but also has these facts/skills organized into a mental hierarchy that links the individual facts (at the bottom of the hierarchy) together with larger more-encompassing ideas (at the top of the hierarchy). In the Spring quarter of 2012, UC Davis offered 4 sections (about 180 students each) of the first quarter of introductory physics, Physics 9A, covering Newtonian mechanics. One of these sections is a "treatment" group and had the entire 10-week quarter's set of ideas introduced, largely qualitatively, in the first 6 weeks followed by the 4 weeks where students learn to use those ideas to solve the algebraically complicated problems that physicists prize. The other three sections were organized as usual. The treatment group and one of the other sections were taught by the author and were identical (same homework, discussion, lecture, and lab) except for the organization of the content. After controlling for GPA as well as Force Concept Inventory pretest scores, the treatment group was found, with better than 99% confidence, to score higher on the final exam. Some curricular details of the treatment class are discussed in this paper.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».