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Enregistrement W2736710696 · doi:10.18260/1-2--29253

Develop Web-based Modules to Educate High-School Students in Studying Microbial Fuel Cell Dynamics

2024· article· en· W2736710696 sur OpenAlexaff
Peibo Guo, Kail Yuan, Zuyi Huang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensConestoga College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamics (music)Microbial fuel cellComputer scienceFuel cellsWorld Wide WebEngineeringChemistryChemical engineeringPedagogyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract USA high-school students are falling behind their peers from other countries such as Finland and Korea in their mathematical performance. Solving ordinary differential equations (ODEs) is especially challenging to USA high-school and college students. It is thus necessary to re-generate the momentum of inspiring or stimulating high-school students to participate in more math-related trainings or projects. In this work, we developed the first version of a web-based training approach to train high-school students modeling skills to simulate the dynamics of microbial fuel cells (MFCs) in MATLAB Simulink. Due to its capability of digesting organic compounds from waste water to generate electricity, the MFC is regarded as one of the most sustainable approaches to treat waste water and generate bioenergy at the same time. MATLAB Simulink provides a friendly platform on which students can build ODE models by linking functional blocks from the Simulink module library. This makes solving ODE models as interesting as building Lego projects. In this work, training handouts along with recorded videos were developed for two simpler ODE models, one describing the liquid level in a tank and the other quantifying the temperature in a continuous flow stirred-tank reactor (CSTR) where an exothermal reaction takes place. As part-time student researchers, high-school students watched the videos and reproduced the results shown in the videos within 3 weeks. They then independently built the MFC ODE model in MATLAB Simulink to quantify the profile of feeding substrate concentration in MFC, the density profiles of electrogenic and methanogenic bacteria, and the electrical current signals from MFC. The MFC model consists of four differential equations, four equality equations and 25 parameters. High-school students were able to finish the project within four weeks by working on the project on weekends. While high-school students generally finished the MFC project independently, the instructor provided two Skype meetings (totally one and a half hours) to check students' programs and provide suggestive comments. A survey was given at the end of the project to evaluate the improvement students' knowledge in MFC and gather what students like and dislike the web-based training approach. The survey results showed that: 1) it is possible to attract high-school students in STEM fields by providing interesting mini-projects that are related to their daily life (e.g., bioenergy production and waste water treatment); 2) the web-based training approach was effective in conveying the training materials; 3) Skype meetings were helpful but students preferred in-person meetings; 4) the web-based training approach offered flexibility in students' schedule; 5) students' knowledge in MFC and MATLAB Simulink had been significantly improved after the training; 6) after the training, students liked the research in STEM field and planned to find a STEM major for their college study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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