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Enregistrement W3112646683 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.576.53

Subways and role‐plays: Using analogies to understand matter and energy flow

2017· article· en· W3112646683 sur OpenAlexaff
Kerry Hull, P. Marx, Murray Jensen

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensBishop's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive transportMembraneFacilitated diffusionChemistryTransporterFlow (mathematics)Secondary flowNarrative reviewMathematics educationBiophysicsPsychologyComputer scienceBiochemistryMembrane transportBiologyMechanicsPhysicsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The multidimensional and dynamic nature of flow, be it the flow of solutes across membranes or of reagents and energy through chemical pathways, can render these topics difficult to transmit using traditional approaches such as lecture or Powerpoint slides. This study explored the potential of different types of analogies to promote understanding of two examples of flow: secondary active transport of glucose and the metabolic reactions involved in nutrient processing. Secondary active transport was modeled by asking students in an intermediate physiology course to play the roles of solutes and transporters. The classroom was divided into the gut lumen, the intestinal cell, and the interstitial fluid (ISF), and students without roles (the “advisory group”) determined the initial placement of the transporters and solutes based on a textbook figure. The advisers also provided guidance as to the force promoting the movement of each solute at the luminal and basolateral membranes; self‐propelled (facilitated diffusion), moved by a self‐propelled student representing a different solute (secondary active transport), or “pulled across” by the transporter itself (primary active transport). The simulation was then repeated to give more students the opportunity to participate and all students the opportunity to observe. The percentage of students able to identify the nature of the force (ATP or a gradient) driving the flow of each solute increased from 44% before the simulation to 77% after the simulation, and the performance on a relevant exam question (86%) was higher than that of the exam average (76%). Analysis of narrative answers did not reveal any overt misconceptions introduced by the analogy. Flow in metabolic pathways was modeled using a simplified version of the London Underground Film Map, which names subway stops based on nearby filming locations. The map served as the basis for the introductory section of a guided inquiry learning problem set investigating insulin action that was used both in an undergraduate physiology course and in a high school biology course. Once students were comfortable tracking routes through the interlocking and branching subway system, they used the same process to analyze the flow of carbohydrates, proteins, and fats through biochemical pathways in hepatocytes. The final stage asked students to predict which metabolic pathways would be promoted by insulin, both in hepatocytes and in other insulin target sites. While the first two modules effectively engaged both student populations, the final stage proved too difficult for high school students. The upper‐year undergraduates, however, were able to successfully complete the module and performed well on the relevant exam question (75%, compared to a 68% exam average). In conclusion, both analogies appeared to effectively engage students and, depending on the student population, promote conceptual understanding. Because the concept of flow within metabolic pathways is central to a robust understating of physiology, a modified version of the final section will be developed to better accommodate the high school student audience. Support or Funding Information Senate Research Committee, Bishop's University

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,001

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.

Tête enseignante Opus0,210
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,172 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
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