探究實作Ｂ第十四週 撰寫實驗報告

行事曆的第十七週了

今天主要的是跟已經有東西的同學討論修正的方向。

我過去教高三的三類組時，這樣的作業必須花上數週去討論、調整。

所以大致對第一次撰寫的結果、會出現的常見錯誤有點概念。

這次是臨時修正要用這樣的方式繳交成果報告，在趕鴨子上架的狀況下，第一次就能寫出這樣的成品是令人驚豔的！！

整體說來，論證的架構用的很不錯，但統計的部分可以看得出來不太敢確定能說多肯定。

也反映了我們在這兩個單元花的時間。

學生的報告初稿，很有趣，可以看出大多人對解讀數據的最直觀方式，看次數、比例、個別數據大小。

也能看出像是平均與標準差這種在數學上很早就學過的東西，並不是一般人會直覺拿來了解數據趨勢的工具。

最有趣的是圖。幾乎所有用類似數據的學生都做一樣的圖。

以下是我給學生的意見

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圖的橫軸應為操縱變因「地點」。目前的圖主要說的是「兩河流在『不同月份』的離子濃度」。但原來的研究目的是透過不同月份的離子濃度來比較兩河流『整體』的離子濃度。

讀者仍然可以透過自己比較不同月份的差異，然後得到整體來說的概念，但這就失去用圖來讓讀者更容易理解的原意，也可能判讀錯誤（例如銅與鋅）

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但也不要覺得這是學生才會。

在生物課本上也會看到許多一樣的狀況，甚至已經不只是「是否容易判讀」或「是否容易誤讀」的問題了。

有好幾個實驗都有類似的情形。

例如不同酸鹼值對酵素活性（或酵母菌活性）的影響

 正確的圖是像下面這張圖。

橫軸是酸鹼值，縱軸是酵素活性。

圖片來源

但不知道為什麼數本台灣的高中生物教科書都設計這樣的圖給學生。

橫軸是時間，縱軸是產生的氧氣總量。利用不同的曲線來代表不同的酸鹼值條件。

然後還要說下面這張圖可以讀出上面這張圖的資訊，所以讓學生做這個圖就好。

圖片來源

如果用物理的圖來比喻，就像是實驗要做的是「v-t」圖，結果你給「s-t」圖，要讀者自己判讀斜率隨時間的變化orz

有酵素在內的化學反應速率會隨著反應時間變化的。

以上面這張時間為橫軸的圖來看，如果當時間軸拉長，雖然四條曲線會在不同的高度，但反應速率都是一樣的，就是0.........

以下是課程錄影

課程說明

第二組討論、第三組討論、第四組討論、第五組討論、第一組討論（權限需設定）

課程收尾及議課

探究實作Ｂ 第十三週 數據收集、分析與報告撰寫（線上上課）

 行事曆的第十六週

這週的投影片是比較瑣碎的，除了安排接下來到期末要完成的事項之外，還有幫助學生能夠完成任務。

因為某些考量，需要內容的夥伴請傳訊給我喔。

這週我主要的工作是進到小組去確認

  1.收集數據是否有遇到問題

  2.做Ｔ檢定與以Ｐ值解釋數據是否有困難

  3.對於報告的撰寫說明會不會有看沒有懂

所以重點其實是在我跟學生如何談話。用最短的時間，做最多的引導與確認。

許多老師的問法會花太多時間在了解現有狀況，或是得到「沒問題」、「還可以」之類的。

怎麼樣很快地切出問題點，怎麼讓學生可以說出自己不確定的地方。

當然最重要的，怎麼樣很快地讓學生將不確定的地方搞定。

其中有一個同學用了很棒的話描述Ｐ值的意義！

她說，「Ｐ值很小的話，表示背後有特別的特性」～我從來不會這樣描述，但我用這句話說給其他不懂的同學聽的時候，大家都秒懂欸

（主要是我使用「特性」的方式和學生不同，我很開心多了學生能懂的詞彙）

我有把我跟所有組的談話都錄下來，有貼在下面。但考量學生隱私權，若想看的夥伴請傳訊息給我喔。

另外一個有趣的是我如何跟學生談成績、談困難，怎麼安排切入點。

我一個人跑九個組，也在兩節課中跑完。重點是，每一組該處理的問題我應該都有處理到，而且還在各組得到很好的學習，可以跨組應用。

課後的議課內容也很精彩，為什麼這樣說、為什麼那樣安排，在考量評量時，應該怎麼評估才是有專業考量的。

（而非只是「公平」與否）
（話說我真不知道為何許多老師認為他們「慣用的評量」或是有「一致的標準」是「公平」的）

很少有機會談這些事情。所以我還特別全程錄影。

課程一開始的說明

第二組討論、第三組討論、第四組討論、

第五組討論、第六組討論、第七組討論、第八組討論

課程的收尾與議課

討論引導與教學安排的一般性原則與原理

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本週任務挺多也很難。

原本在實體課程設計的是他們要將研究成果變成一張電子海報。

但考慮他們已經沒有辦法做水質檢測，我也無法提供tool kit到他們家中（我是真的有想過）

逼著所有人去撈數據，假裝有做檢測也很無聊。

所以改成大家可以選擇是要撈數據還是自己在家做實驗，仍然可以維持原案，以小組為單位去分析數據。但是因為考量大家分散四處，做小組的電子海報其實失去原先的功能（沒辦法討論與練習口頭報告），所以期末以個人報告代替。不止比較符合學習樣態，也可以更確認個人的學習狀況，也希望簡化他們的工作。

期末個人報告是個我原本沒有的安排，因為這個難度比較高。所以在時間上也在數週前就開始引導學生，實際上給學生三週去撰寫，評分方式主要還是看有沒有呈現在這堂課的所有檢核點，而非我通常用來評估的量表。

結果，我的同事們（這週才）做了有趣的決定，除了實驗報告外，還是有電子海報的評分項目。

真的是很棒對不對～

（其實還有更有趣的：實驗報告與紙本報告兩項加總佔50%）（ＷＴＦ）

不過還是想辦法讓學生覺得沒有增加工作啦（我覺得我安排的很好，學生都覺得沒有增加工作量哈哈）

探究實作Ｂ 第十週 簡介統計與Ｐ值（線上上課）

 進度的第十週，行事曆的第十三週（上週會考佈置場地，又．．．放掉了）

課前把所有的檔案放在雲端教室中，有的是全班共編，有的是個人有專屬副本。

（還好我們從上學期都是用雲端教室，在宣布全台停課前五天也早就說好萬一停課就meet）
（有圖為證）

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今天原本是要讓學生進實驗室對自己採的水做檢驗的嗚嗚。

因為停課，所以把後面才要上的統計拿到前面來。而且用的還是水質的數據！

設計的流程是

1.學生看我先錄製好講Ｐ值是什麼？拿來幹嘛的？

2.然後他們要嘗試利用我找的縣市長選進行分析，看看不同政黨得票率是否達到顯著差異。

3.所以要再看一下我先錄製好的如何使用google sheet進行Ｔ檢定

4.最後從政府公開資訊網站中，取得台北與新竹的河川水質檢驗數據，用Ｔ檢定來看看是否有顯著不同。

我的目的並不在教如何進行統計，而是讓學生有「統計是幹嘛用的」的概念而已。

因為最重要的還是回到論證的概念：我覺得這兩組數據有差，但會不會是因為我希望兩者有差，所以導致我覺得兩者有差？

或者，會不會只是因為數據本身某些特性，導致我覺得他們有差（或沒差）

簡單來說，有沒有什麼方法可以減少來自於研究者主觀或被誤導的影響呢

只是這樣而已。

所以我只著重在，不論比什麼（平均值、變異數）等等，用隨機發生的機率來反推非隨機的可能性。

Here we go~

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我們常常說數字會說話，但數字常常被拿來說錯話。有時候連使用數據的人都不知道自己用錯了。

例如，我們常常聽到「要吃早餐喔，不然容易變胖」（這邊請學生如果聽過或相信這個的，用線上舉手功能）

是從這個研究來的，這是標準的因果謬誤。

所以從這邊讓同學跟前面的邏輯謬誤還有論證連結。

另外，數字的差別到底要如何判定，光是單位的轉換就會讓人因為對數字的感受而有不同的判定。

所以到底差多少才是真的有差？

接下來是學生自己的工作。他們要在小組聊天室中作下列步驟

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1.Ｐ值是什麼（https://youtu.be/cmYQZ-oDkL0）

2.如何用google sheet 計算Ｔ檢定的Ｐ值（https://youtu.be/37P322KmoCE）

3.個人以「投票資料」練習用google sheet 計算Ｔ檢定的Ｐ值（每個人有獨立的練習檔案）

縣市長得票率	國民黨	民進黨
新竹縣	38.2	38.6
苗栗縣	57.74	27.7
彰化縣	53.18	39.9
南投縣	66.72	33.3
雲林縣	53.83	41.7
嘉義縣	29.54	50.95
屏東線	42	55.9
宜蘭縣	49.5	38.23
花蓮縣	71.5	25.89
台東縣	59.1	37.04
澎湖縣	38.9	32.8
基隆市	45.86	54.1
新竹市	27.9	49.6
嘉義市	41.2	39.56

為什麼要在小組聊天室做呢？

第一，他們有操作上的困難可以問彼此。

第二，他們要互相核對檢測的結果。

這個過程中，我會在不同聊天室默默地聽，看看是否需要我幫忙（也順便點名）

如果發現有小組的進度比較快，就可以上他們進到下一步

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4.小組分工，以全國環境水質監測資訊網（https://wq.epa.gov.tw/EWQP/zh/EnvWaterMonitoring/RiverWaterQuality.aspx）
    組織數據，判定新竹與台北的原水水質是否顯著不同


   -測站：隆恩堰取水口測站(新竹市/頭前溪) vs .景美橋測站(台北市/景美溪)
   -時間：2019年9~12月
   -項目：酸鹼度、溶氧量、電導度、重金屬-鉻


    計算數值差異的T檢定P值，判定是否達顯著差異，並登錄在下方水質差異檢定的試算表中

   

   這個表格也放在google classroom中，是設定全班共同編輯的

	酸鹼度		溶氧量		電導度		鉻離子
	p值	是否有顯著差異	p值	是否有顯著差異	p值	是否有顯著差異	p值	是否有顯著差異
第一組
第二組
第三組
第四組
第六組

下面是學生在下課前的結果。

算是還不錯

	酸鹼度		溶氧量		電導度		鉻離子
	p值	是否有顯著差異	p值	是否有顯著差異	p值	是否有顯著差異	p值	是否有顯著差異
第一組	0.000293035007	有	0.01712880555	有	0.05940030549	有點沒把握	0.000000007530021727	有
第二組	0.000293035007	有	0.01712880555	有	0.05940030549	有點沒把握	0.000000007530021727
第三組			0.01070707457	有
第四組	0.000293035007	有	0.01712880555	有	0.05940030549	沒把握	0.000000007530021727	有
第五組	0.000293035007	沒有顯著差異	0.01712880555	有	0.05940030549	有一點沒把握
第六組	0.000293035007	有	0.01712880555	有	0.05940030549	有點沒把握	0.000000007530021727	有
第七組	0.000293035007	有	0.01071288056	有	0.05940030549	有點沒把握	0.000000007530021727	有
第八組	0.000293035007	有	0		0.05940030549	沒把握
第九組	0.000293035007	是	0.01712880555	是	0.05940030549	不確定	0.000000007530021727	是

從這邊可以看到有的組需要再次思考Ｐ值的意義。

所以下次會安排同學互相教學。

例如我應該會找下面這組來說明他們組織數據、檢測結果跟解釋

（17李昕俞 Eva）

	景美溪9月	景美溪10月	景美溪11月	景美溪12月
酸鹼度	7.1	7.2	7	7.1
溶氧量	4.6	7.9	4.9	6.2
電導度	210	138	212	212
重金屬-鉻	0.000658	0.000799	0.000463	0.000669
	頭前溪9月	頭前溪10月	頭前溪11月	頭前溪12月
酸鹼度	8.8	8.2	8.1	8.7
溶氧量	8.3	8	8.8	10.2
電導度	248	207	366	332
重金屬-鉻	0.0038	0.0038	0.0038	0.0038
酸鹼度	T檢定的p值	0.000293035007
溶氧量	T檢定的p值	0.01712880555
電導度	T檢定的p值	0.05940030549
重金屬-鉻	T檢定的p值	0.000000007530021727

目前可能的安排是

讓同學用同一個資料庫，組織自己原先的探究可以用的數據，分析後，完成個人的報告

最後的教學就會是如何有有系統地分享自己的研究成果～

（但還有幾個新教案在腦中打轉）