Climate Action can “Flip the Switch”: Resourcing Climate Empowerment in Chemistry Education
Notice bibliographique
Résumé
Traditional approaches to chemistry curriculum for undergraduate students prioritize coverage of fragmented individual topics rather than employing systems thinking to embed chemistry concepts in immersive holistic contexts vital to our planet’s future, such as climate change. Many students are eager to understand and tackle climate change, drawing on political, socio-economic, sustainability and chemistry perspectives. However, educators face substantial barriers in resourcing climate empowerment through chemistry education. This paper outlines interactive resources and activities educators can use to help students engage with climate literacy and action, grounded in an emerging understanding of key concepts in chemistry. These resources draw from the work of 14 third- and fourth-year undergraduate students at The King’s University who were learning about climate change in an environmental chemistry class. The students collaborated in small groups and as an entire class to develop learning activities, pilot activities created by others, articulate topics for educators, and perform several rounds of peer review. Topics chosen for this publication include systems thinking and Earth systems connections; the nature of and evidence for climate change; Earth’s radiation balance, greenhouse gases, and climate engineering; models to forecast the future; and chemistry’s role in solutions. Together, the students developed activities and learning outcomes they hope others will use to connect climate change to cognitive, affective, and kinesthetic learning in chemistry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».