Language of mechanisms: exam analysis reveals students' strengths, strategies, and errors when using the electron-pushing formalism (curved arrows) in new reactions
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated students' successes, strategies, and common errors in their answers to questions that involved the electron-pushing (curved arrow) formalism (EPF), part of organic chemistry's language. We analyzed students' answers to two question types on midterms and final exams: (1) draw the electron-pushing arrows of a reaction step, given the starting materials and products; and (2) draw the products of a reaction step, given the starting materials and electron-pushing arrows. For both question types, students were given unfamiliar reactions. The goal was for students to gain proficiency—or fluency—using and interpreting the EPF. By first becoming fluent, students should have lower cognitive load demands when learning subsequent concepts and reactions, positioning them to learn more deeply. Students did not typically draw reversed or illogical arrows, but there were many other error types. Scores on arrows questions were significantly higher than on products questions. Four factors correlated with lower question scores, including: compounds bearing implicit atoms, intramolecular reactions, assessment year, and the conformation of reactants drawn on the page. We found little evidence of analysis strategies such as expanding or mapping structures. We also found a new error type that we describe as picking up electrons and setting them down on a different atom. These errors revealed the difficulties that arose even before the students had to consider the chemical meaning and implications of the reactions. Herein, we describe our complete findings and suggestions for instruction, including videos that we created to teach the EPF.
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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 | 0,005 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».