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Enregistrement W4415292917 · doi:10.1039/d5rp00297d

The faces of failure: understanding students’ affective experiences with failure in introductory chemistry laboratory learning activities

2025· article· en· W4415292917 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueChemistry Education Research and Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueChemical Safety and Risk Management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetPsychological interventionQualitative researchCooperative learningDiscovery learningActive learning (machine learning)Science education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Failure is recognized as valuable to learning in the classroom and research contexts. While interventions incorporating failure into learning have been explored in science education, the affective experience of failure is less understood. From an affective experience lens, failure is stigmatized and not accounted for in learning and assessment. This study explores introductory chemistry students’ affective experiences with failure through qualitative semi-structured interviews framed from an interpretivist lens. Students shared that failure is overwhelming, shapes their beliefs, is not accounted for in course design, and is defined by the learning and assessment outcomes. Asking students to fail as a part of their learning is much more nuanced than previously discussed interventions where failure is part of the design. This study explores the idea that not all failures are created equal and provides insight into laboratory activities and assessments that ask students to fail. Paying attention to students’ experiences can change your mindset as an educator and offer pathways to creating learning environments that reduce judgment, allow instructors to share their own failures, and offer feedback to help students move forward with their failures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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