Understanding the Common Misconceptions of Temperature (ΔT) and Heat (Q) for PSP and Non-PSP Teachers
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Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the comprehension of temperature (ΔT) and heat (Q) in elementary school physics. This research uses a case study technique involving one instance of temperature (ΔT) and heat (Q). Five hundred forty-seven prospective teachers participated in the research during the 2022-2023 school year. This study employs observation, interviews, and document analysis for data collection. This study, which included pre-service physics teachers (Psp) and in-service physics teachers (Non-Psp), was conducted in a classroom setting. In qualitative analysis, the participants' methods of determining temperature change (ΔT) and heat (Q) were examined using descriptive-analytic approaches. Data collected from participants is analyzed based on prepared topics and direct quotations from the issues in which the results are consolidated. Research analysis indicates that participants struggle to differentiate between temperature (ΔT) and heat (Q) due to the reliance on rote teaching methods and students' preconceived notions about nature that may not align with scientific concepts. When compared to scientific principles. Teachers lack understanding of the origin of temperature change (ΔT) and heat (Q). Studying temperature change (ΔT) and heat transfer (Q) involves practical applying issues and physics concepts. Both PSP and non-PSP teachers lack understanding of the ideas underpinning kinematics, which they are expected to teach in the classroom. Poor comprehension of essential concepts by teachers will hinder students' learning outcomes. Teachers can define temperature. If he lacks an understanding of temperature concepts like Celsius, Kelvin, Reamur, and Fahrenheit, as well as the concept of heat connected to conduction, convection, and radiation, then... Under those circumstances, the teacher will struggle to educate efficiently.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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