Identifying, Rating, and Categorizing Elements of Systems Thinking in Chemistry Education
Notice bibliographique
Résumé
The chemistry education community has made considerable progress developing a foundation for chemistry educators to begin infusing a systems thinking approach into their course design. As researchers and practitioners seek to explore possibilities from systems thinking in chemistry education, an understanding of the range of strategies and motivations is needed. Herein, we report on a four-stage process for identifying and classifying elements of systems thinking in chemistry education. First: A systematic review of the literature on systems thinking in chemistry education was used to identify systems thinking elements in peer-reviewed published works. Second: We thematically clustered these elements. This resulted in three categories based on what system thinking techniques are being taught, how they are being taught, and why they are being taught. Third: We collected questionnaire responses from published scholars on systems thinking in chemistry education to assess how scholars rate the requirement of the elements. Fourth: We asked questionnaire participants to categorize the systems thinking elements using the framework that emerged from our thematic clustering. We found that 90% of participants agreed that 14 of the 34 elements are required for the effective implementation of a systems thinking approach in chemistry education. Notably, participants did not report a clear delineation between the “what”, “how”, and “why” for some elements. Together, the findings in this manuscript highlight areas of agreement and uncertainty for the implementation of systems thinking in chemistry education.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».