MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2935126383

Investigating a School STEM Lab as a Site for Collaborative Inquiry: Exploring Makerspace Potential and Imbedded Creativity Through Reflective Practice

2018· article· en· W2935126383 sur OpenAlexaffabout
James Gauthier, Marina Milner‐Bolotin, Douglas Adler, Samson Madera Nashon

Notice bibliographique

Revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreativityCurriculumConstruct (python library)Mathematics educationPedagogySpace (punctuation)SociologyPsychologyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper summarizes research conducted a public secondary school in Vancouver, British Columbia, where teachers have developed and implemented a to teach science, technology, engineering, and mathematics.  Mostly through interviews with teachers, the paper chronicles the history and development of the STEM Lab and explores educators' objectives in creating and maintaining the laboratory.  Also, the paper investigates the potential of the STEM Laboratory to become what some researchers call a makerspace, a space where participants (students and their teachers) may inquire and construct knowledge together---working collaboratively to develop deeper, more informed connections with technology and technological devices, with their communities, and with each other.  Moreover, the paper explores the extent to which educators believe that the STEM Lab responds to recent changes in the B.C. Curriculum and the extent to which the lab, in helping participants to build confidence and proficiency in technical knowledge, also fosters the development of more general skills, including proficiency in inquiry and problem-solving, creative self-expression, and collaborative participation in a community of 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,265 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of EducationMême sujetExperimental Learning in EngineeringTravaux en français237 207