Student Conceptions of pH Buffers Using a Resource Framework: Layered Resource Graphs and Levels of Resource Activation
Notice bibliographique
Résumé
pH buffers are used extensively in research and industry making them an important chemistry topic for students to learn. This qualitative study uses the phenomenographic method and a resource theoretical framework to provide the first insights into how students approach conceptual buffer problems. Three scaffolded buffer question sets were designed to promote in-depth conceptual responses during a think aloud interview followed by retrospective reporting. Open-coding for activated resources led to three levels of resource activation: Surface Features, Building Connections, and Interconnected. Layered resource graphs provide a visual representation of a diverse array of activated resources, how resources are connected, and which question type promoted particular activations. Some resources such as Accept or Donate H+ were consistently activated in all three questions whereas other resources such as pH relative to pKa were productive only in particular contexts, thereby highlighting the contextual dependence of resource productivity. Challenges were observed in productively activating crucial resources such as Accept or Donate H+ and in maintaining activations over time even within the same scaffolded question. Specific suggestions are provided on making connections between resources to promote students to a higher level of resource activation and success with buffer problems. Future research should probe the types of activities that can promote productive resource activations and connections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».