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Enregistrement W1867099580

Assessing the Impact of an Autonomous Robotics Competition for STEM Education

2014· article· en· W1867099580 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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of STEM education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTeaching and Learning Programming
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoboticsArtificial intelligenceEducational roboticsCompetition (biology)RobotEvolutionary roboticsComputer scienceMathematics educationMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractRobotics competitions for K-12 students are popular, but are students really learning and improving their Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) scores through robotics competitions? If they are, how much more effective is learning through competitions than traditional classes? What is the best robotics competition model to maximize students' STEM learning? One robotics competition designed to promote the use of math and science is Robofest. Robofest is an autonomous robotics competition with some unique features for STEM education. An example is that students need to solve unknown problems on the day of the competition. The Robofest competition requires the use of mathematics and sensors which discourages dead reckoning. Results from 5th-12th graders who completed a STEM assessment before and after the Robofest competitions found students in the Robofest group showed improvement and achieved higher scores in math and science after the competition. These results suggest robotics competitions modeled after Robofest have the potential to improve STEM learning.IntroductionWe believe computer programming and robotics are powerful learning tools for children (Papert, 1980). Robots first appeared in U.S. classrooms for educational purposes more than 20 years ago (Bers & Portsmore, 2005; Cejka, Rogers & Portsmore, 2006; Chambers & Carbonaro, 2003; Groff & PomalazaRaez, 2001; Kolberg & Orlev, 2001; Whitman & Witherspoon, 2003). More recently, several informal learning environments have started to combine computers and robots through such programs as after-school, computerized, autonomous robotics programs and robotics competitions (Barker & Ansorge, 2007; Chung & Anneberg, 2003). Robotics competitions engage participants in fixed and open-ended activities, and as suggested by Fred Martin (2000), one of the inventors of the popular LEGO robotics platform, open-ended exhibitions might promote more creativity than fixed game competitions. Furthermore, the use of autonomous robotics in formal and informal learning environments improves math and science learning, as well as critical thinking and problem solving skills (Matson, DeLoach & Pauly, 2004; Robinson, 2005; Weiss, 2004; Ricca, Lulis & Bade, 2006; Wagner, 1998).The characteristics of robotics-based pedagogy provide at least the following five key advantages over traditional pedagogy in teaching the theory and practice of STEM: (1) integration of STEM topics in a multidisciplinary fashion, (2) efficient transformation of abstract concepts into concrete learning modules for students, (3) combination of STEM theory with its practice, (4) hands-on learning that is active and engaging, and (5) a highly enjoyable and motivating learning environment.Beginning in 2000 and continuing annually over the next fourteen years, we have utilized the robotics-based pedagogy through an autonomous robotics competition, Robofest (www.robofest.net), to teach STEM skills to over 12,000 pre-college students (Chung, 2011; Chung & Sverdlik, 2001; MacLennan, 2010). Robofest has become an international competition, engaging teams from 13 US States (Michigan, Ohio, New Hampshire, Texas, Florida, California, Washington, Missouri, Hawaii, Colorado, Indiana, Minnesota, and Louisiana), and 8 countries (Canada, Mexico, United Kingdom, South Korea, Singapore, France, India, and China).Goals and features of RobofestRobofest challenges student teams to design, build, and program autonomous robots that embrace and naturally associate with STEM components. The two ultimate goals of Robofest are:* Goal 1: Get students interested in STEM subjects and careers* Goal 2: Increase preparedness for successful college education by increasing knowledge of STEM topicsTo accomplish our goals effectively, we have introduced the following unique and innovative features into Robofest.Affordable for all studentsRobofest is one of the most affordable autonomous robotics competitions in the nation. …

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,332 · 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