Making and learning together: Where the makerspace mindset meets platforms for creativity
Notice bibliographique
Résumé
While makerspaces are rightly recognized as places for getting people of all ages together to experiment with materials, technologies, processes, and narratives, they are inevitably limited by physical resources of time, space, and money. The appealingly inclusive concept of a “makerspace mindset”—that is, a worldview that admits the possibility of gathering and collaborating a creative fellowship without borders—can facilitate the goal of a global learning community. To meet that goal, however, new thinking must identify how to equitably direct efforts toward a more expansive and sustainable culture for creating. Articulating how and why the vast array of events, environments, tools, or toys that encourage people to create can promote making and connecting is the first step. This article elaborates on our existing work regarding platforms for creativity to consider those principles the makerspace mindset must manifest to encourage learning for a lifetime. We argue that imagining the makerspace mindset as a key plank in platforms for creativity can inspire the development of more and better ways for us to learn about ourselves and others by making and sharing. Framing the makerspace mindset with platforms for creativity illuminates the potential for making and learning to grow creative, curious individuals who together will form an engaged society of learners at large.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,030 |
| Communication savante | 0,020 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».