MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2910775013 · doi:10.24908/pceea.v0i0.13106

Designing a mobile makerspace: A strategy for increasing diversity by offering engineering outreach workshops to underrepresented youth

2018· article· en· W2910775013 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTeaching and Learning Programming
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachDiversity (politics)Process (computing)EngineeringEngineering managementMedical educationComputer scienceSociologyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Makerspaces, physical spaces that provide access to fabrication tools, technologies, and resources, are potentially changing the way educators envision teaching and learning. The purpose of this poster is to illustrate how an engineering design process is being used to help guide Connections Engineering Outreach to design, build, implement, and evaluate a mobile makerspace. One of the objectives of the mobile makerspace is to provide outreach workshops to underrepresented and underserviced groups in an attempt to increasing the diversity in Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM). Since January 2018, the mobile makerspace has delivered workshops to approximately 2000 students in Grades 3-8. Preliminary results from an online survey indicate that the workshops provided high levels of student engagement and opportunities to learn about STEM. Interview results also suggest that the workshops are helping build the capacity of educators towards using makerspace technology. This project is yet to complete one full cycle of the engineering design process and will be conducting on-going program evaluation

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · 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