Methods and Strategies for STEM Inquiry: Science and Mathematics Integration (SAMI) Project
Notice bibliographique
Résumé
Although STEM education has been promoted by scientists and educators, the disciplines of Science and Technology, and Mathematics are taught separately in school, and teachers are not given the opportunity to integrate the disciplines into a cohesive learning paradigm based on real-world applications. Integrating Mathematics into science lessons using hands-on and technology design activities is critical to strengthening students’ development of authentic technological problem-solving skills. The Science and Math Integration (SAMI) Project engages teacher candidates in developing culminating project lesson plans aimed at using mathematics as a tool to create a concrete product (e.g. a bridge) or design an experiment or an investigation where they use Math skills (e.g. measure the amount of reactants and rates of reaction). During the last three years, the SAMI project was assigned to about 200 teacher candidates as one of their culminating projects. Project evaluations show that the students realised the practical applications of mathematics in science, and the project helped them to understand the role of mathematics in technological designs and in our daily lives. What we have learned from SAMI projects is that, teaching STEM subjects in isolation will not offer the same authentic nature of project-based learning that integration does.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».