Foldscope Embedded Pedagogy in Stem Education: A Case Study of SDG4 Promotion in India
Notice bibliographique
Résumé
Most government schools and colleges run on low budgets in India, yet they cater to a large population of students. In government settings, biology labs lack basic equipment such as simple microscopes or compound microscopes or sometimes possess just one instrument. In the absence of compound or simple microscopes, the students lose interest in science. To solve this issue, the Department of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, Government of India, introduced the origami microscope, the foldscope, into the Indian educational system. In this article, we describe the design of a sustainable, inclusive, and equitable curricula for teaching biological concepts using the foldscope. We describe the implementation of foldscope-adapted curricula in post-secondary settings to teach natural selection, developmental biology, parasitology, and economic Zoology via individual, small-group, and large-group field trips, and project-based learning that involves experiential learning. We found that these culturally sensitive pedagogies involving translingual instructions had the potential to retain students and make science education accessible for the linguistically and culturally diverse population of India. We could successfully implement our project as per the five priority action areas outlined by UNESCO. Therefore, we propose the adoption of the foldscope-adapted curricula under SDG4 to make STEM education accessible in budget-frugal settings.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».