Essential learning outcomes for delocalization (resonance) concepts: How are they taught, practiced, and assessed in organic chemistry?
Notice bibliographique
Résumé
The concept of delocalization ( i.e. , resonance) is fundamental concept in organic chemistry but essential learning outcomes (LOs) have not previously been proposed nor has there been an analysis of how resonance is taught, despite indications in the literature that students have many non-canonical ideas about the concepts. To address this deficit, we first developed a set of ten learning outcomes believed to be essential to the concept of delocalization in organic chemistry, especially for students’ later success. Next, we analyzed how these learning outcomes are being taught, practiced and assessed in common textbooks and in a sample of exams. Five themes emerged from the analysis: (1) several of the essential intended LOs we identified are not represented in the textbooks’ teaching explanations, practice questions, or professors’ assessments; (2) the concepts related to delocalization are often taught, practiced, and assessed without associated justifications; (3) there is a large gap between when delocalization is taught and when it is used in context; (4) the link between delocalization and other concepts ( e.g. , reactivity) is not explicitly explained in most teaching materials; and (5) the language used around delocalization may be misleading ( e.g. , resonance, stability). Our analysis identified areas in which delocalization education could be improved, including with respect to teaching, practice opportunities, and assessing the concepts.
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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 | 0,017 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».