Notice bibliographique
Résumé
Since the beginning of the new millennium, educational research and policy making have increasingly involved integration of science, technology, engineering and mathematics (i.e. STEM). Integration of the four disciplines is argued to provide students with contextualized learning experiences that resemble real-life work in STEM fields, along with solutions to interdisciplinary problems that human face. In the U.S., the STEM movement has been boosted by global economic-based competition and associated fears, in terms of STEM graduates, when compared with other nations. However, many critiques question the nature and goals of this competition, as well as, the possibilities to improve STEM talents through the current conceptualizations and practices of STEM education. Through Lyotard’s (1984) conceptions of knowledge in the postmodern society, this paper analyzes some aspects of the STEM educational movement. It explores the construction of STEM discourse within competitive frames that place prime value on high performativity. There seem to be two characteristics of current STEM education that support performativity; these are an increased focus on technological and engineering designs, and a tendency for interdisciplinary education/curriculum integration. At the same time, the eagerness for performativity and competition seems to drag STEM education into selectiveness, thereby jeopardizing its possible benefits. Recommendations for educators are finally discussed.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,054 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».