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Enregistrement W4395016148 · doi:10.1039/d4rp00084f

Widening university participation in learning using students’ contextualised storytelling in general chemistry

2024· article· en· W4395016148 sur OpenAlexafffund
Karen Ho, Yen Luong, Carl Sherwood, Douglas B. Clark

Notice bibliographique

RevueChemistry Education Research and Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMount Royal University
Organismes subventionnairesMount Royal University
Mots-clésStorytellingChemistryContext (archaeology)Experiential learningRelevance (law)Mathematics educationPsychologyClass (philosophy)Chemistry educationNarrativeCreativityPedagogyComputer scienceLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many students find introductory general chemistry courses difficult because they feel alienated by traditional approaches to teaching and learning. This can become particularly problematic in laboratory sessions where students simply follow processes and procedures that students can view as being mundane and lacking creativity. Contextualised storytelling offers a novel pedagogical approach to help students connect and make sense of chemistry ideas in the context of their own life experiences. The current study implemented the CLEAR (chemistry learning via experiential academic reflection) approach to contextualised storytelling as a sequence of four assignments across a laboratory course for first-year students. The research explored students’ experiences writing contextualised stories to make sense of and learn chemistry. Using hermeneutics as a methodology, the data collected included participants’ written contextualised stories, semi-structured interview recordings, and field notes. While the CLEAR approach differs from other approaches to storytelling in chemistry education, the current study suggests that CLEAR can make positive contributions to student learning. The findings showed that, although many students initially resisted or felt confused by the new approach, CLEAR helped students see the connection and relevance of chemistry concepts to their lives. Students also recognized the importance of self-directed learning while writing their CLEAR stories, which suggests that CLEAR engaged students in learning that was active and organic. Furthermore, writing CLEAR stories supported students in talking to people about scientific concepts they learned in class, which suggests that writing the CLEAR stories: (a) helped students find the relevancy of the ideas to the degree that they felt they could share the ideas in their own words outside of class and (b) increased students’ interest in the course and what they were learning to the degree that they wanted to share it. Implementing CLEAR as multiple assignments across the course appears important and valuable because students refined their thinking and writing skills through iteration within and across CLEAR stories.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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