MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3046658518 · doi:10.21125/edulearn.2020.1072

IDENTIFYING HIGH SCHOOL STUDENTS’ CONCEPTIONS OF ACCELERATION IN RECTILINEAR MOTION USING COMPUTER-ASSISTED SCIENTIFIC INVESTIGATION

2020· article· en· W3046658518 sur OpenAlexaboutno aff
Louis Trudel, Abdeljalil Métioui

Notice bibliographique

RevueEDULEARN proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccelerationMotion (physics)Computer scienceMathematics educationComputer aided instructionMultimediaArtificial intelligencePsychologyPhysicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to traditional physics laboratory, used mainly to test theories seen previously through lectures, we advocate a more interactive laboratory where students can develop knowledge under teacher’s supervision. In this approach, called "guided discovery", learning in the laboratory results from activities where students proposed their ideas about properties of acceleration and test them through experiences. Consequently, we designed a scientific investigation approach that takes into account students' alternative conceptions with respect to acceleration and allows them to verify their hypotheses in the laboratory. Written in the format of a prediction-observation-explanation (POE) tasks, each task consisted of three stages, each stage corresponding either to prediction, observation, explanation. Only the results of the prediction part are reported here. Thus our research aimed to diagnose students’ alternative conceptions about acceleration while they are interacting with two concrete set-ups. In the first set-up, a ball is placed at the top of an inclined track. The students are asked to predict what will happen to the position, speed, and acceleration of the ball when it is allowed to roll downward without initial speed. Similar questions are asked to the students about the second set-up, where a ball is thrown up an inclined plane.Our pilot study included a class of 23 francophone students in grade 11 physics from a Canadian school. The students in this class chose the science orientation offered by the school so that it is fair to say that they are interested in science in general and physics in particular. The teacher involved in this research had 20 years of experience teaching science. To study the students’ conceptions about acceleration, we analyzed the content of the activity guide students had to fill. Content reported by students in these guides were expressed in different ways: text when answering questions, iconic in sketches of the moving ball. Qualitative data collected in these various forms of presentation received a categorization analysis. In results section, we identified the main alternative conceptions of students of the acceleration in rectilinear motion. Among these, we identified representations that reveal confusion between speed and acceleration, their graphs with respect to time often drawn in a similar way. Other aspects, for example when the ball that is thrown upward an inclined plane, the graphs drawn by students of position, speed and acceleration with respect to time, revealed that some did not include progressive deceleration nor did they mention the annulation of the speed at the highest point of the trajectory. Finally, we conclude by specifying the advantages and limits of our research, as well as recommendations for further research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEDULEARN proceedingsMême sujetScience Education and PedagogyTravaux en français237 207