Why we should teach the Bohr model and how to teach it effectively
Notice bibliographique
Résumé
Some education researchers have claimed that we should not teach the Bohr model of the atom because it inhibits students' ability to learn the true quantum nature of electrons in atoms. Although the evidence for this claim is weak, many have accepted it. This claim has implications for how to present atoms in classes ranging from elementary school to graduate school. We present results from a study designed to test this claim by developing a curriculum on models of the atom, including the Bohr and Schr\"odinger models. We examine student descriptions of atoms on final exams in transformed modern physics classes using various versions of this curriculum. We find that if the curriculum does not include sufficient connections between different models, many students still have a Bohr-like view of atoms rather than a more accurate Schr\"odinger model. However, with an improved curriculum designed to develop model-building skills and with better integration between different models, it is possible to get most students to describe atoms using the Schr\"odinger model. In comparing our results with previous research, we find that comparing and contrasting different models is a key feature of a curriculum that helps students move beyond the Bohr model and adopt Schr\"odinger's view of the atom. We find that understanding the reasons for the development of models is much more difficult for students than understanding the features of the models. We also present interactive computer simulations designed to help students build models of the atom more effectively.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».