Supporting Student Visualization of Molecular Processes Through Diagram Drawing
Notice bibliographique
Résumé
Historically, scientists and researchers have accompanied their observations with drawings, indicating that visual models are an effective way of communicating science. Studies have shown that students should draw images that are either interpretational or transformative, and artistic ability is irrelevant as they still help improve learning. However, many educators do not utilize this practice in their courses. In this study, we investigated if practising making simple and schematic drawings can help students understand complex molecular processes, and to use that tool to contextualize complex plant biology processes in an undergraduate plant biology course. When students were introduced to a complex plant process, the instructor accompanied their explanation with a simple schematic drawing. Students were told by the instructor that 1-2 drawing questions would appear on the midterm. For the final exam, no questions explicitly asked students to include a schematic drawing. Students who drew often scored higher on questions related to the topics where drawings were introduced in the course and the lab. Students who drew on the final exam did 12.3% better on the exam than those who didn’t draw. Students who had continuous exposure to drawing style questions during the midterms, did 6% better in the course compared to students who did not write the midterms. Students also gave an overwhelmingly positive response towards drawing, and 94% of the surveyors believed that making simple drawings helped with their learning of complex molecular processes. This could indicate that exposure to drawing style questions helped reinforce the learning of complex molecular processes.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».