Evaluating Changes in Experimentation, Critical Thinking, and Sense of Wonder in Participants of Science North’s In-School Outreach Programs
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate and report on the impact of an in-school science outreach program on children’s self-reported science knowledge, engagement, and skills through a case study of the Science North in-school outreach program “Mission to Mars.” A logic model method was used to outline the specific inputs, outputs, and measurable outcomes of the program. The program outcomes evaluated in this study were (1) experimentation skills, (2) critical thinking skills, and (3) sense of wonder. Results from pre-post surveys demonstrated that participants had increased program topic knowledge. Students self-reported positive emotions toward science more frequently following exposure to the program. Students’ sense of wonder toward science and toward space also increased post-program. This increase in positive emotion toward science could, in the short-term, increase student motivation toward science, which could lead to lasting interests in science in the long-term. Only a small number of students reported an increase in experimentation and critical thinking skills post-program. These skills take time to develop, and the single short-term program evaluated in this study may not have given students enough exposure to these skills for them to experience and show a noticeable change. The results of this study can provide informal science institutions like science centers with important insights into the potential learning impact of their in-school outreach programs, and can be used to improve current and future programs. Other organizations with in-school science outreach programs can benefit from using the methodology in this study to evaluate their programs, as this research includes a combination of innovative data collection methods such as concept maps to determine what students associate with the word “science,” and the use of an emoji scale to capture student emotions toward science. From a larger perspective, this study evaluating the impacts of in-school science outreach could demonstrate the potential benefits and outcomes of this unique area of informal learning, further solidifying the importance of incorporating these inquiry-based programs into classrooms.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».