A Case Study of Undergraduate and Graduate Student Research in STEM Education
Notice bibliographique
Résumé
Student research in STEM education is an important learning component for both undergraduate and graduate students. It is not sufficient for students to learn passively in lecture-based classrooms without engaging and immersing themselves in the educational process through real-world research learning. Experiential learning for STEM students can involve conducting research, alongside and through the guidance of their professors, early in a student’s undergraduate or graduate program. The authors consider such experiences to be the hallmark of a high-quality STEM education and something every student, undergraduate and graduate, should have during the course of their programs. The purpose of this case study is to document the faculty authors’ experiences in student-faculty research and provide guidance and recommendations for best practices based upon the authors’ experience, data, and literature findings. Moreover, the study presents the experience of the faculty authors’ international student researchers in STEM with focus on two student researchers, one undergraduate and one graduate, who are international STEM. The students served as co-authors on this project. Findings from this case study indicate that students were highly engaged in the research process and found these skills valuable preparation for further study and career. Moreover, the students expressed enthusiasm and engagement for the research process.
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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 | 0,020 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».