Are STEM Games Intended To Be Educative?
Notice bibliographique
Résumé
Our research aimed to expand perceptions of learning in school science and mathematics as relational and dynamic selves and experiences in the making. We grounded our work in Ellsworth’s (2005) notion of pedagogical pivots, thus recognizing STEM board games as texts that propel learning and learners forward through affective and aesthetic experiences, interaction as relationality, and boundaries as porous and fluid. To animate our theoretical framework, we held participatory review groups and reported on a group of eight pre-service teachers who played Santorini (mathematics) and Evolution: The Beginning (science). The results indicate that participants engaged in substantial moments of becoming across all three pedagogical pivots, which were made apparent in numerous ways through game play and interaction with the game, specifically exemplified through four emergent themes: 1) engrossment and presence both inside and outside of the game; 2) a becoming-play (about the process of play) and a becoming-game (bound by rules, security); 3) a becoming-community (collective learning, reciprocity, relationality); and 4) a becoming-self (as identifies are (re)forming). The data that emerged is a confluence of connections that produce a “becoming-with-ness” of the game itself and are described through participant statements, displayed through bodily reactions and interactions with space (relational or architectural), with the game itself, with other players, and which are shown through field notes, video and audio recordings of game-play observations. Data from the observed “in between” spaces—moments where learning or thinking might occur—allows for an identification of games as rich “texts” for mathematics and science education.
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».