Measuring the impact of incorporating systems thinking into general chemistry on affective components of student learning
Notice bibliographique
Résumé
Recently, there has been an increased interest in incorporating systems thinking content into various chemistry classrooms. One promise of systems thinking is that students will be able to connect typical chemistry concepts learned in lectures with real-life situations through context-rich instruction. Such experiences may impact affective factors related to learning such as motivation and attitude of students. These factors have often revealed negative orientation for students in chemistry courses, where the majority of students are externally motivated, whereas intrinsic motivation is positively correlated with students’ course performance. A modified Situational Motivation Scale (SIMS) and the short version of the Attitude towards the Subject of Chemistry Inventory (ASCIv2) were used to assess whether a systems-thinking instructional approach resulted in changes in students’ motivation and attitudes in general chemistry. Pre- and post-survey data suggest that a first-semester chemistry course that incorporates systems thinking does not induce significant positive changes in students’ motivation. End of the semester motivation and attitude levels were correlated with students’ ACS exam scores, where students with higher levels of intrinsic motivation showed better performance on the ACS exam. Although the results obtained in this study were not optimistic, they suggest several areas of study within systems thinking instruction as potential areas to improve both instruction and student reception of the systems thinking components of instruction.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».