The Curriculum and Community Enterprise for Restoration Science S.T.E.M. + C Professional Learning Model: Expansion and Enhancement
Notice bibliographique
Résumé
Professional Development in the field of education has undergone several shifts in focus. Currently, teacher contentknowledge and the ability to disseminate this knowledge is the focus in professional learning communities. Theimportance of creating a thriving STEM workforce in the United States has been promoted for the last decade.Studies have shown that capturing students’ interest must occur before they enter high school, ideally in the middleschool years (Blotnicky, Franz-Odendaal, French, & Phillip, 2018). Teachers are the conduits for encouragingstudents to explore STEM-related career options. Student engagement is piqued when there is a strong real-worldconnection to the content being presented. Students find relevance through actual experience with the concepts andskills incorporated in projects that are community-based. The Curriculum and Community Enterprise for RestorationScience STEM + C Project is the marriage of these two components. The professional development of the New YorkCity middle school teachers involved in the CCERS STEM +C Project furnishes these educators with the tools tostimulate students’ interest by tackling a problem in their local community using STEM-related content andcomputational thinking. The hope is that authenticity of the learning experience will entice all students, especiallythose under-represented populations in the STEM workforce, to consider this as a viable career pathway. Theanalysis of this project is intended to highlight the significant inroads made and the value of self-reflection andre-design in strengthening the work as it continues.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».