Potential for Chemistry in Multidisciplinary, Interdisciplinary, and Transdisciplinary Teaching Activities in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
For some professionally, vocationally, or technically oriented careers, curricula delivered in higher education establishments may focus on teaching material related to a single discipline. By contrast, multidisciplinary, interdisciplinary, and transdisciplinary teaching (MITT) results in improved affective and cognitive learning and critical thinking, offering learners/students the opportunity to obtain a broad general knowledge base. Chemistry is a discipline that sits at the interface of science, technology, engineering, mathematics, and medicine (STEMM) subjects (and those aligned with or informed by STEMM subjects). This article discusses the significant potential of inclusion of chemistry in MITT activities in higher education and the real-world importance in personal, organizational, national, and global contexts. It outlines the development and implementation challenges attributed to legacy higher education infrastructures (that call for creative visionary leadership with strong and supportive management and administrative functions), and curriculum design that ensures inclusivity and collaboration and is pitched and balanced appropriately. It concludes with future possibilities, notably highlighting that chemistry, as a discipline, underpins industries that have multibillion dollar turnovers and employ millions of people across the world.
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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 | 0,015 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».