Understanding Electric Current Using Agent-based Models: Connecting the Micro-level with Flow Rate.
Notice bibliographique
Résumé
Rate-based processes comprise an important set of scientific phenomena, as well as an important part of the K12 science curricula. Electric current is one such phenomenon, which is taught in various forms from 4th - 12th grades. Research shows that students at all levels find electricity difficult to understand, and the difficulties persist even after classroom instruction. In this paper, we present a design-based research study and argue that interacting with multi-agent-based computational models based on the microscopic theory of electrical conduction, can enable 5th grade and 7th students to develop a deep understanding of electric current as an emergent process of flow in terms of its microscopic level entities and their attributes, by bootstrapping their repertoire of intuitive knowledge. We present a particular design strategy - representing electric current as a fictive and transient process of charge accumulation, without falling in previously reported traps of the source sink mental models - and show how this strategy was effectively implemented in the computational model as well as in the learning activities performed by the students. We identify the mental models that students developed through their interactions with the model, and show that after their interactions, students were able to provide correct, multi-level explanations of the behavior of electric current in a resistive circuit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».