Working with mental models to learn and visualize a new reaction mechanism
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
Creating and using models are essential skills in chemistry. Novices and experts alike rely on conceptual models to build their own personal mental models for predicting and explaining molecular processes. There is evidence that chemistry students lack rich mental models of the molecular level; their mental models of reaction mechanisms have often been described as static and not process-oriented. Our goal in this study was to characterize the various mental models students may have when learning a new reaction mechanism and to explore how they use them in different situations. We explored the characteristics of first year organic chemistry students’ ( N = 7) mental models of epoxide-opening reaction mechanisms by qualitative analysis of transcripts and written answers following an audio-recorded interview discussion. We discovered that individual learners relied on a combination of both static (with a focus on symbolism and patterns) and dynamic (reactivity as process or as particles in motion) working mental models, and that different working mental models were used depending on the task. Static working mental models were typically used to reason generally about the reaction mechanism and products that the participants provided. Dynamic working mental models were commonly used when participants were prompted to describe how they pictured the reaction happening, and in attempting to describe the structure of a transition state. Implications for research, teaching, and learning from these findings are described herein.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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