Fullness of life as minimal unit: Science, technology, engineering, and mathematics (STEM) learning across the life span
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Challenged by a National Science Foundation–funded conference, 2020 Vision: The Next Generation of STEM Learning Research, in which participants were asked to recognize science, technology, engineering, and mathematics (STEM) learning as lifelong, life‐wide, and life‐deep, we draw upon 20 years of research across the lifespan to propose a new way of thinking about and investigating the topic. We proposeFullness of Life(orTotal Life) as the minimal unit of analysis that allows people generally and researchers specifically to make sense of cognition. This move reverses traditional perspectives: Rather than understanding life from the position of STEM activities, we understand STEM learning from the perspective of life taken as a whole. We propose three attendant concepts that do not focus on stable knowledge content but on (a) the ability to mobilize and augment knowledge (knowledgeability), (b) the necessity to develop the disposition of thedébrouillard/eand bricoleur, and (c) the necessity to conceive knowledgeabilityascollectiveproperty, outcome ofcollectivepraxis. We conclude by commenting on five dimensions suggested as need requirements for implementing a 2020 vision for STEM learning research. © 2010 Wiley Periodicals, Inc.Sci Ed94:1027–1048, 2010
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».