Remote Science Inquiry Instruction (RSII) for Motion on an Inclined Plane
Bibliographic record
Abstract
This case study examined distance education (DE) teachers using remote science inquiry instruction (RSII) to support a hands-on lab for motion on an inclined plane. The RSII lesson was developed as part of an online lesson study (Lewis & Hurd, 2011). The activities of the teachers and students, collectively the case, are reported by the phase of lesson study. During the Study and Plan phases of the lesson study, student preparation was deemed paramount. Students at disparate geographical locations needed to be ready to conduct the hands-on inquiry. The students used Vernierâ probe ware and interfaces during synchronous instruction, and teacher support via Brightspace. A Google Doc, with hyperlinked Screencastify videos, was developed during the Plan phase to train students in how to use the probe ware required to conduct the inquiry. During the Teach phase of the lesson study, the teachers used the predict–observe–explain (POE) strategy of inquiry to engage students and elicit samples of student thinking (White & Gunstone, 1992). To predict, the students drew the shape of the graph and explained the reasoning behind their prediction. To observe, the students conducted the inclined plane inquiry and took note of what happened as the motion data was simultaneously collected and graphed. To explain, the students observed the graph to engage synchronously with their data and teachers. This allowed students and teachers to begin addressing any misconceptions that occurred during the prediction stage. Keeping the students engaged, giving them an opportunity to predict the shape of the graph, and providing simultaneous data visualization of the phenomenon helped to support the conceptual change process. In this article, we examine how RSII helped students construct meaning during the inquiry process. Keywords: remote science inquiry instruction, online lesson study, hands-on inquiry, predict–observe–explain (POE), misconceptions, student engagement ______________________________________ Instruction d'enquête scientifique à distance pour le mouvement sur un plan incliné Patrick R. Wells, Karen Goodnough, Gerald Galway, and Saiqa Azam Résumé: Cette étude de cas a examiné l'enseignement à distance en utilisant l'enseignement de la recherche scientifique à distance (RSII) pour soutenir un laboratoire pratique sur le mouvement sur un plan incliné. Les actions des enseignants et des étudiants, collectivement le cas, sont rapportées ici alors qu'ils ont mis en œuvre le RSII en utilisant une leçon développée par trois enseignants pendant une étude de leçon en ligne (Lewis & Hurd, 2011). La préparation des élèves a été jugée primordiale dans les phases d'étude et de planification au cours de l'étude de cours, sachant que les élèves, géographiquement disparates, mèneraient l'enquête pratique à l'aide des sondes et interfaces Vernierâ pendant l'enseignement synchrone et le soutien de l'enseignant via Brightspace. Un document Google Doc, contenant des liens hypertextes vers des vidéos Screencastify, a été élaboré pendant la phase de planification afin de former les élèves à l'utilisation du matériel de sondage nécessaire à la réalisation de l'enquête. Les enseignants ont utilisé la stratégie d'enquête POE pour faire participer les élèves et obtenir des exemples de leur réflexion pendant la phase d'enseignement de l'étude des leçons (prédire, observer, expliquer, White & Gunstone, 1992). Dans la phase de prédiction, les élèves ont dessiné la forme du graphique et ont fourni un raisonnement pour leur prédiction. Ensuite, les élèves ont mené l'enquête sur le plan incliné afin d'observer le phénomène pendant que les données relatives au mouvement étaient collectées et représentées simultanément sous forme de graphique pour les élèves. Voir les représentations graphiques du mouvement ont permis aux élèves de participer à l'étape d'explication de la POE, où l'engagement synchrone de RSII avec leurs données et les enseignants ont commencé à aborder toutes les idées fausses de la phase de prédiction. L'engagement des élèves, la visualisation simultanée des données du phénomène et la prédiction personnelle ont soutenu le processus de changement conceptuel. La façon dont la RSII favorise la construction de sens par les élèves au cours du processus d'enquête est discutée. Mots-clés : instruction d'enquête scientifique à distance, étude de cours en ligne, enquête pratique, prédire-observer-expliquer (POE), idées fausses, engagement des élèves
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".