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Enregistrement W4367297634 · doi:10.1021/acs.jchemed.2c00948

Application of a Cognitive Task Framework to Characterize Opportunities for Student Preparation for Research in the Undergraduate Chemistry Laboratory

2023· article· en· W4367297634 sur OpenAlexaff
Robin Stoodley, Kerry J. Knox, Elizabeth A. L. Gillis

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueVarious Chemistry Research Topics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDanmarks Tekniske Universitet
Mots-clésCurriculumTask (project management)Chemistry educationPerspective (graphical)CognitionMathematics educationComputer scienceChemistryEngineering ethicsPsychologyPedagogyEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Undergraduate chemistry laboratory instruction can be considered from many perspectives and addresses multiple educational aims. We critically assess an inventory of “Cognitive Tasks of Experimental Research” for its applicability to chemistry laboratory teaching, and then apply it to an integrated upper-level laboratory course as an example subject. We note patterns in the prevalence of different cognitive tasks in the course, including: a paucity of tasks related to determining research goals, evaluating experiment feasibility, and experimental design; and differences between cognitive task prevalence in organic chemistry experiments versus those in other subdisciplines of chemistry. We emphasize that this cognitive tasks of experimental research perspective provides multiple ways to consider the chemistry laboratory curriculum, and we discuss implications for practice. The work contributes to the debate about the role and aims of laboratory instruction in chemistry, and provides a tool to chemistry educators with which to reflect upon their practice and curriculum in laboratory education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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