Makerspaces in Higher Education: Student Engagement
Notice bibliographique
Résumé
The makerspace movement is gaining prominence within higher education. With the promise of improving the student learning experience, institutions invest space and resources to support making and the maker movement. The focus of my study was how postsecondary students engage in learning through makerspace in non-STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) courses in an eastern Canadian university. The qualitative case study investigated the implications maker activities have on learning in three non-STEM (Education and Geography) courses. The following questions guided the inquiry: How do postsecondary students engage in learning through makerspace activities in non-STEM courses? What is the nature of academic, social and intellectual student engagement when learning through making in non-STEM course environments? Furthermore, what factors influence or hinder the usage of makerspaces in non-STEM postsecondary course contexts? Data were collected using interviews, observations, and questionnaires with three different classes with subsequent thematic analysis. Three common themes emerged: how students perceived engagement, the impact of an experienced instructor, and the challenges associated with makerspace in a classroom environment. What differed between the three classes was the level of expertise between instructors, the maker activities' format, and the technology used. This study's significant contribution is that it reveals the importance of engagement for both instructor and student. Using makerspaces is one tool that could be considered in non-STEM courses in a university to enhance learning through engagement. For instructors and students to use makerspaces successfully, they must help solve an authentic problem, have experienced staff, have adequate infrastructure, and allow students to reflect on their problems. Implications for practicing makerspaces can be considered at various university leadership levels, from instructor to educational development.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».