A Prelaboratory Framework Toward Integrating Theory and Utility Value with Laboratories: Student Perceptions on Learning and Motivation
Notice bibliographique
Résumé
Laboratory-based learning can be weakened by a lack of connection with underlying theory and limited contextualization to enhance motivation. To address these shortcomings, a framework for the development of web-based multimedia prelaboratory modules is proposed. The framework incorporates supportive information (content), utility value (context), multimedia design principles (design), and questions/explanatory feedback (formative assessment). On the basis of this framework, prelaboratory modules were developed for three second-year organic chemistry experiments in a chemical engineering course. Each module consists of a few short animation videos and a few questions. The videos include explanation of theories and justification for experimental procedures (supportive information), as well as explanation of utility value to increase student motivation. The effectiveness of the modules was assessed through multiple strategies including a survey with learning and utility value/motivation constructs, student grades for the modules, time spent on the modules, and the number of times videos were watched. Students in general expressed positive views regarding the prelaboratory modules in terms of understanding and relating theory to procedures, and understanding the utility value of the material. Half of the students reported increased motivation as a result of understanding the utility value of the knowledge they acquired. Thus, prelaboratory exercises based on this framework may alleviate some of the educational challenges in undergraduate laboratories.
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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 | 0,034 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».