MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4382931328 · doi:10.1021/acs.jchemed.2c00952

More than Marshmallows: Implementation and Assessment of an Interactive In-Class Activity for Learning VSEPR Theory

2023· article· en· W4382931328 sur OpenAlexaff
Kristy M. Erickson

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueVarious Chemistry Research Topics
Établissements canadiensRed Deer Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClass (philosophy)Constructivism (international relations)Science classStatistical analysisComputer scienceMathematics educationScience educationMathematicsArtificial intelligenceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of an interactive in-class Valence-Shell Electron-Pair Repulsion (VSEPR) activity, designed and implemented by the author in her first-year undergraduate chemistry classes, was assessed through the statistical analysis of pre- and posttreatment quizzes on VSEPR theory and the analysis of questionnaires. The activity consisted of students engaging in hands-on learning by building various VSEPR shapes using marshmallows and toothpicks while also completing a VSEPR activity sheet, which required writing down the following information: geometry name, molecular shape name, VSEPR class, drawing a picture of the shape they built─including identifying bond angles, and explaining why they thought the molecular shape has the name it does. Statistical analysis of the pre- and posttreatment quizzes revealed a significant difference in student learning of VSEPR theory with those who were given the option of participating in the activity prior to writing the posttreatment quiz showing a higher level of learning. Analysis of questionnaire results complemented the statistical analysis results, with students largely giving positive feedback on the activity with respect to their learning and understanding of VSEPR theory and their ability to use components of the activity to self-assess. In addition, analysis of the questionnaire results also revealed that the activity aligns with tenets of constructivism.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,412 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Explorer davantage

Même revueJournal of Chemical EducationMême sujetVarious Chemistry Research TopicsTravaux en français237 207