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Enregistrement W2588545346 · doi:10.1039/c6rp00231e

Students’ interpretations of mechanistic language in organic chemistry before learning reactions

2017· article· en· W2588545346 sur OpenAlexaffabout
Kelli R. Galloway, Carlee Stoyanovich, Alison B. Flynn

Notice bibliographique

RevueChemistry Education Research and Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueVarious Chemistry Research Topics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryCurriculumFormalism (music)Mathematics educationPsychologyPedagogyLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on mechanistic thinking in organic chemistry has shown that students attribute little meaning to the electron-pushing ( i.e. , curved arrow) formalism. At the University of Ottawa, a new curriculum has been developed in which students are taught the electron-pushing formalism prior to instruction on specific reactions—this formalism is part of organic chemistry's language. Students then learn reactions according to the pattern of their governing mechanism and in order of increasing complexity. If students are fluent in organic chemistry's language, they should have lower cognitive load demands when learning new reactions, and be better positioned to connect the three levels of chemistry's triplet ( i.e. , Johnstone's triangle). We developed a qualitative research protocol to explore how students use and interpret the mechanistic language. Twenty-nine first-semester organic chemistry students were interviewed, in which they were asked to (1) explain a mechanism, given all the starting materials, intermediates, products, and electron-pushing arrows, (2) draw in arrows for a reaction mechanism, given the starting materials and products of each step, and (3) predict the product of a reaction step, given the starting materials and electron-pushing arrows for that step. To investigate the students’ ideas about mechanistic language rather than their knowledge of specific reactions, we selected reactions for the interview guide that had not yet been taught. Following transcription, we analyzed the interviews using constant comparative analysis to explore how students used and interpreted the mechanistic language. Four categories of student thinking emerged with electron movement underlying students’ thinking throughout the interviews. Herein, we discuss these categories, students’ interpretation of the symbolism, connections to learning theory, and implications for teaching, learning, and research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,024
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,407 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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