Identifying Chemistry Students’ Baseline Systems Thinking Skills When Constructing System Maps for a Topic on Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
New resources have recently been emerging for educators to implement systems thinking (ST) in chemistry education, including a proposed set of ST skills. While these efforts aim to make ST implementation easier, little is known about how to assess these skills in a chemistry context. In this study, we investigated ST skills employed by students who constructed system maps of a topic related to climate change. Eighteen undergraduate chemistry students from first- to third-year participated in this study. We designed and implemented a ST intervention to capture how students engaged with three ST tasks, performed individually and collaboratively. In our analysis, we focused on 11 ST skills that aligned with five characteristics proposed in a recent study. We found that participants demonstrated most of these ST skills when engaging with the ST tasks, with nuances. Participants' system maps: (1) lacked concepts and connections at the submicroscopic level, (2) included multiple types of connections but few circular loops and causal connections, (3) lacked causal reasoning, although participants did predict how their system maps changed over time, (4) demonstrated the breadth of connections but did not describe human connections to the underlying chemistry of climate change topics. These findings identify aspects of ST where chemistry educators need to place emphasis when teaching ST skills to chemistry students and when guiding learning activities and other assessments. Using our findings, we created an adaptable ST rubric for the chemistry community as a tool for assessing ST skills.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».