Reviewing Digitally Simulated Learning Environments and Cross-Curricular Competencies in Kinematics Education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Research has shown that students studying kinematics struggle with foundational concepts, such as the idea of constant vertical acceleration due to gravity. One of the strategies teachers have used to engage students in progressing towards normative scientific conceptions is the use of digitally simulated science laboratory (DSSL) environments. In addition to canonical conceptual learning, educational bodies are also increasingly focused on how acts of disciplinary doing should guide learning experiences. These are expressed in curricula through competencies such as scientific inquiry, critical thinking, and problem-solving. However, it can be challenging to operationalize and assess these competency indicators within disciplinary contexts. The purpose of this literature review is to assist in the development of a theoretical framework to operationalize the teaching and assessment of these competencies in a DSSL environment, specifically in the context of kinematics education. Our literature review is framed by four main topics: student conceptions of projectile motion, the role and impact of DSSL environments in physics instruction, the types of performance assessments used in kinematics, and how cross-curricular competencies may be defined in the context of kinematics, offering an exemplar of a framework for how contemporary curricular reforms can be meaningfully achieved in a disciplinary context.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle