Climate Change in Teaching Chemistry: Focusing on the Use of Charts
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to present research focused on fostering digital skills and data literacy in grammar schools through the teaching of the topic “Climate Change” during chemistry lessons. In the first phase, a set of four methodologies was developed – Earth’s Climate System, Monitoring air quality, Acid rains and their impact on the environment, Greenhouse effect and global warming. Each methodology included a teacher’s guide and a student worksheet. The methodologies focused on developing data literacy; to process the data, students worked with charts and data from well-known climate atlases, such as Copernicus Interactive Climate Atlas Climate (https://atlas.climate.copernicus.eu/), Atlas of Canada (https://climateatlas.ca/) as well as with the data from the Slovak Hydrometeorological Institute (SHMI, https://www.shmu.sk), which provides up-to-date meteorological, hydrological, and climatological information in Slovakia. These methodologies were designed to help students develop their ability to seek and analyse data on air quality at both national and regional levels, identify greenhouse gases with a high global warming potential, understand their role in atmospheric processes, explore causality, and propose potential solutions to global problems based on the knowledge acquired. A pilot testing of these methodologies involved 50 3rd-year grammar school students. To assess the effectiveness of teaching using these methodologies, students completed exit cards. The evaluation of students’ responses indicated that they gained knowledge about the causes of air pollution, substances that pollute the environment (including their threshold concentration values), appreciated working with climate atlases and SHMI, and learned how to seek and analyse data based on various criteria. Students showed interest in learning about combating climate change and improving air quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».