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Enregistrement W4210798822 · doi:10.1039/d1rp00267h

Investigating the role of multiple categorization tasks in a curriculum designed around mechanistic patterns and principles

2022· article· en· W4210798822 sur OpenAlexaffabout
Keith R. Lapierre, Nicholas Streja, Alison B. Flynn

Notice bibliographique

RevueChemistry Education Research and Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueVarious Chemistry Research Topics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-cléssortCategorizationCard sortingFormative assessmentTask (project management)CurriculumPsychologyMathematics educationComputer scienceCognitive psychologyChemistryArtificial intelligenceInformation retrievalPedagogyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of the present work is to extend an online reaction categorization task as a research instrument to a formative assessment tool of students’ knowledge organization for organic chemistry reactions. Herein, we report our findings from administering the task with undergraduate students in Organic Chemistry II, at a large, research intensive Canadian university, including the relationship between instrument and exam scores. The online categorization task uses 25 reaction cards that participants were asked to sort first into categories of their choosing ( i.e. , an open sort) then into the mechanistic categories defined in a Patterns of Mechanisms curriculum ( i.e. , a closed sort). We observed a small, significant correlation between how learners chose to organize their knowledge ( i.e. , open sort) and their cued ability ( i.e. , match with expert sort) at the beginning of the Organic Chemistry II course ( N = 65, r = 0.28, p = 0.026). We conducted a correlation analysis between students’ scores on the open and closed sort tasks and academic achievement. We found a strong relationship between the scores in the online categorization tasks and Organic Chemistry II exams, especially from the closed sort tasks ( N = 43, r = 0.70, p = 0.000). To date, no other discipline specific card-sort tasks have shown such a strong correlation with final assessment grades. We also found an increasing relationship between students’ choice and ability over time as students developed their expertise in the domain. This work also added evidence to the validity and reliability of the organic card-sort instrument, through multiple measures. Educators and students could use the card sort task as a self-assessment measure and as part of classroom activities related to mechanistic analysis. Future work is needed to investigate how card sort tasks of this type are connected with expertise in other settings.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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