Facilitators Improve the Learning Experience of Visitors to a Science Centre
Notice bibliographique
Résumé
We studied how interactions with interpretative science centre staff impacts the learning behaviours and engagement levels of visitors who engage with exhibits at Science North (Sudbury, Canada). This study uses the Visitor-Based Learning Framework. The tool consists of seven discrete learning-associated behaviours that visitors show when engaging with exhibits, which are grouped into three categories of engagement: Initiation, Transition, and Breakthrough. These categories reflect increasing levels of engagement and depth of the learning experience. We studied forty-seven Science North exhibits, and 4,835 visitors to analyse the impact of unstructured facilitation in a naturalistic setting. We compared visitor Engagement Levels with and without a facilitator present. We determined that the presence of staff has a statistically significant impact on the percentage of visitors that engage in Breakthrough behaviours. When a facilitator is present, more visitors reach the Breakthrough Level of Engagement ( p < 0.001). In the second phase of the study, we explored what facilitators do and say through thematic analysis to uncover common patterns of facilitator actions and comments. Our findings showed that facilitators employed strategies and methods that can be grouped in four categories or Facilitation Dimensions: Comfort, Information, Reflection, and Exhibit Use. These dimensions encompass different strategies and techniques of facilitation, that are used in a variety of situations and sequences. Our study goes beyond anecdotal evidence to show that staff-visitor interactions have a positive impact on visitor engagement with exhibits and therefore, potentially on visitor learning from exhibits. Our findings can be used to inform not only training programs but also managerial decisions and considerations around resource allocation. We suggest that facilitators are a fundamental asset for institutions that prioritize visitor engagement, one that should be given top priority when considering areas for investing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».