Reasoning, Granularity, and Comparisons: A Unit-Based Method for Characterizing Students’ Arguments on Chemistry Assessments
Notice bibliographique
Résumé
In a world facing complex global challenges, citizens around the world need to be able to engage in argumentation supported by scientific evidence and reasoning. In order for coming generations to have proficiency in this skill, students must be provided opportunities to develop and demonstrate argumentation science classrooms, including on assessments. For example, students can be provided with assessment items that explicitly ask them to reason from evidence. Alongside these assessment items, researchers and educators need methods to evaluate students’ written arguments. In this study, we present a unit-based method for characterising students’ arguments on chemistry assessments. This unit-based method identifies units (links, concepts, comparisons) within one’s argument, and uses these units to evaluate an argument based on three dimensions: reasoning, granularity, and comparisons. To demonstrate this method, we report our findings from using it evaluate two different organic chemistry questions: (1) justifying why one of three bases would drive an equilibrium towards products ( N = 170), and (2) justifying why one of two reaction mechanisms is more plausible ( N = 122). Lastly, to translate the method into a rubric for educators, we compare a scoring system based on the unit-based method against a traditional scoring system. As well, we report our findings from interviews with educators ( N = 4) to invite their feedback on the rubric and its dimensions.
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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 | 0,029 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».