3 Let’s START Talking Science: Evaluation of a STEM focused educational program for elementary school students
Notice bibliographique
Résumé
As the fields of Science Technology Engineering and Math (STEM) continues to grow, there is a proportional need for well-trained, keen students to take on these roles. In North America, educational curricula are quickly changing to help students develop these skill sets and knowledge early on in their schooling. However, not all schools have the means to support engaging, interactive, hands-on curricula. Enter START Science (START), a not-for-profit organization that brings college volunteers to teach hands-on STEM modules in low-income schools. It was created with the goal of encouraging students from underprivileged backgrounds to gain confidence and interest in pursuing STEM related career fields. Its qualitative impact has been felt, but has not been quantified. The aim of this study was to investigate the effectiveness of START’s STEM-based educational modules in improving positive attitudes towards science in elementary school children in low-income communities. A cohort study of 95 elementary school children in a low-income Toronto District School was performed over the course of a school year. Children were matched to either the experimental group (n=67; 5 classrooms) or the control group (n=28; 2 classrooms). The control group received standard schooling, whereas the experimental group received this plus bi-monthly hour long extra-curricular START teaching modules in one of the STEM-related fields or health awareness over the course of the school year. Attitudes towards science were evaluated using a pre- and post-intervention dichotomous attitudes survey. A Chi-square test was performed to detect statistical differences from pre to post testing. The experimental group demonstrated a 12% growth in positive attitudes toward science over the school year (n=1180 to n=1298), whereas the control group showed a 10% decrease over the school year (n=525 to n=467). Chi-square analysis indicated a significant difference between the two groups (p=0.004). Individual questions, such as “Science should be a part of everyone’s education” showed a similar trend (+18.8% experimental vs. -28.6% control) but were not statistically significant. Positive attitudes towards science increased with administration of the START modules in the experimental group, while those receiving the standard curriculum demonstrated decreasing interest. Elementary students especially in low socioeconomic status neighborhoods, may benefit from organizations such as START.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».