Promoting Student Metacognition Through the Use of Exam Wrappers in a Second-year Analytical Chemistry Course
Notice bibliographique
Résumé
Building metacognitive strategies is crucial for undergraduate students to understand and retain topics more readily, be more motivated to learn, and get prepared for postgraduation careers. Building metacognitive skills can often come from trial and error as students progress through their undergraduate degrees. Formal support in developing these skills can come in the form of postexamination reflection surveys, commonly called exam wrappers . Herein we report the development and deployment of exam wrappers in a large, second-year analytical chemistry course serving 344 students annually in two sections of approximately with 178 and 166 students in the first and second semester, respectively. We felt this environment was an excellent match for this metacognitive activity as second-year analytical chemistry can be a challenging learning environment for students making the transition from novice-level general chemistry at the first-year level to a more specialized environment at the second-year level. Our exam wrapper had outstanding uptake by the students, with over 90% of students completing both exam wrappers for the first and second examinations and 93.5% of students offering positive or neutral feelings about the exam wrappers helping them prepare for future examinations through self-examination of their studying practices. Between the first and second examinations, approximately one-third of students reported a higher grade, with 38.5% of students reporting doing more practice problems, 19.2% of students starting studying earlier, and 21.2% of students completing the practice examination when they had not before. This low instructor workload, high-impact tool can be incorporated into any course in chemistry where students are assessed using assignments or examinations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».