Doing the Research that Informs Practice: A Retrospective View of One Group's Attempt to Study The Teaching and Learning of Organic Chemistry
Notice bibliographique
Résumé
The idea that the focus of educational research should be on results that can inform the practice of teaching has been an implicit assumption for so many years that one would be hard-pressed to trace it back to an individual source. At one time, the people doing such research in STEM disciplines were faculty in schools or colleges of education who focused on K-12 classrooms and looked for ideas, concepts, and principles that would be valid across a range of STEM disciplines. Eventually, this research was done on college- or university-level students, as well, and there was a shift toward what has been called discipline-based educational research (DBER) that looks at the problems associated with the teaching and learning of a given discipline, such as chemistry. This paper will discuss the results of research on problem-solving in chemistry that has been done in our research group, with particular emphasis on the challenges of teaching and learning organic chemistry. The goal of this paper is to show what can happen when one listens carefully to students and begins to appreciate the difference between what we think we have taught and what the students learned. The examples we will use have the potential for convincing those of us who teach chemistry to rethink what we do in our classes to find better ways of helping our students understand the material we are trying to teach. Although this paper will focus on results from the second-year organic chemistry course, similar results have been observed in both inorganic and physical chemistry, as well as biochemistry courses.
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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 | 0,053 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,032 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| 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 ».