Full STEAM Ahead: Building Preservice Teachers’ Capacity in Makerspace Pedagogies
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores teacher candidates’ understandings of 1) makerspace/constructionist pedagogies; 2) the issue of bullying; and, 3) working with at-risk youth, as they evolved over the course of a six-month partnership. The partnership included researchers and teacher candidates at a Faculty of Education and the teacher librarian at a local elementary school who were participating in a larger Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHRC)- funded project that focuses on building, implementing and evaluating an effective model for a school improvement program that increases teachers’ capacity, experience and specific fluency and expertise with technologies supporting STEAM learning and digital literacies. In this paper, we discuss qualitative ethnographic case study research, which examines in depth the experiences of five teacher candidates as they worked with 20 students in a grade 6 class in a high needs school on makerspace activities related to bullying prevention in their school community. Qualitative research documentation includes digital video and audio recordings, on the-ground field notes and observational notes, pre and post interviews with participants and focus group sessions. Results from this study contribute new knowledge in the areas of preservice teacher development and digitally-enhanced learning environments for K-6 learners.
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.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».