Conceptual change in chemistry schematic modelling: a cross-sectional study of 10th–12th-grade Belgian students
Notice bibliographique
Résumé
Practice-oriented studies on conceptual change in chemistry education remain relatively scarce. In agreement with the constructivist approach, in which learners build their own cognitive structure, many results have shown that learning through modelling positively contributes to conceptual adaptation. From this point of view, this study presents a cross-sectional study of secondary school learners’ schematic modelling abilities in the upper secondary school. The schematic modelling skills and competences of 216 students (15–18 years old, 10th–12th grade), ranging from purely macroscopic conceptions to an adequate interplay between the three levels of Johnstone’s triangle, have been assessed within selected contextualized situations. The data were collected using a three-part instrument, namely the analysis of the information contained in a graphical scheme, the perception of the role and relevance of schematic modelling, and the autonomous production of schematic modelling. The collected data show that 12th-grade students have a significantly higher capability of analysing the information of a scheme compared to 10th and 11th grades. Moreover, autonomous schematic modelling skills follow the same trend. The data also provide some evidence that students with better model analysis competences design higher quality autonomous models at the submicroscopic level.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».