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Enregistrement W3113749951 · doi:10.12973/ejmse.1.2.53

Elementary Teachers’ Responsiveness to Supporting Students’ Engineering Design Feedback

2020· article· en· W3113749951 sur OpenAlexaff
Jeffrey Radloff, Brenda Capobianco

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Mathematics and Science Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésMathematics educationLeverage (statistics)Task (project management)Engineering design processImplementationPsychologyInstructional designComputer sciencePedagogyEngineeringSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Using engineering design to teach science requires teachers to engage in noticing, interpreting, and responding to students’ needs in real-time. While research has begun to focus on how elementary teachers do so, less is known about how teachers instructionally support and optimize students’ ideas through engineering design feedback. In this study we investigate what instructional moves two elementary teachers’ employ to leverage students’ ideas and reasoning and create opportunities for students to exchange design feedback. Data were gathered using classroom observations of teachers’ implementations of a design task focused on sound and energy transformation. Observations were coded for teachers’ use of high-leverage practices, and event maps were created to chronicle teachers’ implementation of the task from start to finish. Event maps were analyzed and compared for discrete instructional activities and modes of classroom organization that supported opportunities for feedback. Findings suggested that while teachers used similar instructional moves, how and when they created opportunities for student design feedback differed, resulting in diverse ways of assessing and supporting students’ understandings. Implications suggest design feedback as both a purposeful and naturally present phenomenon throughout the design process, reflective of the nature of engineering design.</p>

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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