Museum Facilitator Practice as Infrastructure Design Work for Public Computing
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we emphasize the importance of looking beyond technology itself and including interactional and experiential elements in our research gaze in informal computing education in science museums. We argue that, in these contexts, facilitation can be understood as design work that is both complex and challenging. We identify how focusing on infrastructuring—the process by which an exhibit’s support systems emerge, shift, and are sustained in practice—can help develop a richer understanding of the complexity of this work. In this study, we examine facilitators’ experiences of facilitating and supporting a computational exhibit in a science museum. We identify how facilitators’ expertise, roles, and responsibilities shape their facilitation work. Through analysis of video-recorded interactions at the exhibit and interviews with facilitators, we showcase how facilitators’ in-the-moment design moves addressed breakdowns of the exhibit’s infrastructure. These design moves emerged from the complex interaction of each facilitator’s epistemological views of computing and museum education, values, past experiences, and disciplinary background, as well as the museum culture and other institutional constraints. This analysis represents an important challenge to technocentric stances in informal computing education with implications for informal educators and managers, as well as designers and design researchers more broadly.
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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 | 0,032 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,025 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».