Introducing Second Year Analytical Chemistry Students to Research through Experimental Design in the Undergraduate Teaching Laboratory
Notice bibliographique
Résumé
Advancements in technology have led to significant changes in the workforce and created a demand for expertise in science, technology, engineering, and mathematics (STEM). In response, curricula have evolved to emphasize essential skills such as critical thinking and communication to prepare students for STEM-based careers. To this end, postsecondary institutions continue to develop and incorporate project-based learning (PBL), course-based undergraduate research experiences (CUREs), and process-oriented guided-inquiry learning (POGIL). These opportunities can be offered in junior level (1st and 2nd year) courses by designing projects that match students’ skills and knowledge. Opportunities at the junior level reach a larger student population and can increase interest in STEM-based careers. In this article, we introduce a project-based activity for the second-year analytical chemistry laboratory in which students design and conduct experiments to quantify analytes in real-life samples. Analytes selected for this project (acids or bases, ascorbic acid, beta-carotene, calcium, oxalate, reducing sugars and starch) can be quantified using techniques familiar to second year students including titration and absorbance spectroscopy. Students first designed experimental procedures and received feedback before conducting the experiments. Each experiment was performed over two laboratory periods, which allowed students to modify procedures between iterations to improve their experimental design. This experience allowed students to develop 21st century competencies including critical thinking and problem solving, innovation, creativity and entrepreneurship, self-directed learning, collaboration, and communication.
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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 | 0,020 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».