Project-Based Museum-School Partnerships in Support of Meaningful Student Interest- and Equity-Driven Learning Across Settings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: In this paper, I focus on two teachers’ experiences with project-based museum-school partnerships that they participated in with their students. The partnerships implied collaborations with scientists, archaeologists, and artists in their classrooms, as well as informal educators from museums tied to the projects. The projects made new ways to engage in student interest-driven cross-setting learning available to the students and teachers. The participating teachers seemed to suggest a need to move towards the co-design of such partnerships in the future with youth—a process that could be initiated in teacher education programs or supported through innovative approaches to professional development.KEYWORDS: Museum-school partnership; project-based learning; cross-setting learning;archaeology education; science education; arts education, robotic.Résumé: Je traite dans cet article de l’expérience de deux enseignants dans le cadre de projets de partenariats musée-école auxquels ont participé leurs étudiants. Ces partenariats exigeaient de collaborer avec des scientifiques, des archéologues et des artistes en salles de cours, sans oublier des éducateurs officieux des musées impliqués. Les projets ont exploré de nouvelles voies d’apprentissage croisé axé sur les intérêts des étudiants, accessibles aux étudiants et aux enseignants. Il appert que les enseignants participants jugent nécessaire de privilégier à l’avenir ce type de partenariats concertés avec la jeunesse, un processus qui pourrait être initié dans le cadre de programmes de formation des enseignants ou soutenu par le biais d’approches novatrices dans le domaine de perfectionnement professionnel.MOTS CLES: Programme de partenariat entre l’école et la musée; apprentissage basé au projet; apprentissage de cadre transversal; éducation archéologique; la formation artistique en sciences; la robotique;
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».