A pedagogical model for STEAM education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Certain researchers have expressed concerns about inequitable discipline representations in an integrated STEM/STEAM (science, technology, engineering, arts and mathematics) unit that may limit what students gain in terms of depth of knowledge and understanding. To address this concern, the authors investigate the stages of integrated teaching units to explore the ways in which STEAM programs can provide students with a deeper learning experience in mathematics. This paper addresses the following question: what learning stages promote a deeper understanding and more meaningful learning experience of mathematics in the context of STEAM education? Design/methodology/approach The authors carried out a qualitative case study and collected the following data: interviews, lesson observations and analyses of curriculum documents. The authors took a sample of four different STEAM programs in Ontario, Canada: two at nonprofit organizations and two at in-school research sites. Findings The findings contribute to a curriculum and instructional model which ensures that mathematics curriculum expectations are more explicit and targeted, in both the learning expectations and assessment criteria, and essential to the STEAM learning tasks. The findings have implications for planning and teaching STEAM programs. Originality/value The authors derived four stages of the STEAM Maker unit or lesson from the analysis of data collected from the four sites, which the authors present in this paper. These four stages offer a model for a more robust integrated curriculum focusing on a deeper understanding of mathematics curriculum content.
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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 | 0,031 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,008 |
| 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 découle