Learning to innovate: Students and teachers constructing collective innovation practices in a primary school’s makerspace
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
The need to foster citizens’ innovation skills is widely recognized. Although current research acknowledges the potential of makerspaces to promote innovation activities, research still lacks an understanding of underlying mechanisms that can lead the creation of innovations in makerspaces by students. Moreover, research to date has overlooked how innovation practices are formed in K–12 makerspaces. In this sociocultural study, we used ethnographic video data from a Finnish primary school’s makerspace and applied methods of abductive Video Data Analysis to investigate how innovation practices are constructed in first to sixth grade students’ and teachers’ interactions. The results of this study show that the innovations created by the students in the makerspace were an outcome of students’ and teachers’ collective innovation practices. The study provides a typology of these collective innovation practices, namely: taking joint action to innovate, navigating a network of resources, and sustaining innovation activities. Further, our results reveal that the collective actions encouraged students to use skills deemed to be important for innovation creation. Also, adding to existing research knowledge, our results reveal two mechanisms that potentially promote students’ learning to innovate. These mechanisms include the teachers’ orientation to facilitating open-ended STEAM projects and practices that emphasize students’ ownership over their personal projects.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle