Implementation and evaluation of a team-based electrochemistry module in a large undergraduate class
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introductory chemistry courses at the undergraduate level offer students a foundation in chemistry principles and an opportunity to develop problem-solving skills. These principles and skill sets are widely applicable across disciplines, and thus first year chemistry courses are a gateway for many programs in science, technology, engineering, and mathematics (STEM). While first-year chemistry courses are essential for STEM students, the resulting large-enrollment classes in universities can lead to challenges in implementing active learning and in helping students to reach the course learning outcomes. The evolving field of chemistry education research (CER) offers data and insight for improving teaching and learning strategies at the undergraduate level. We propose and evaluate an electrochemistry team-based problem-solving module as an active learning component of a large, first-year, blended chemistry course. In this paper, we explore the process for developing the module and evaluate this learning approach through focus groups, a large class survey, and student experience interviews. Through a preliminary case study approach, our findings suggest the interactive module is useful for enhancing conceptual understanding and problem-solving in chemistry, and improving academic confidence in electrochemistry learning outcomes. Moreover, students valued their engagement with the team-based problem-solving modules as an opportunity to build community, learn collaboratively, and successfully approach relevant problems.
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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 | 0,000 | 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 découle