STEAM Camp: Teaching Middle School Students Mathematics, Science and Coding through Digital Designs
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
In this study, we explore how to teach mathematics, science and coding through digital tools, design projects, and global competencies. We explore the question: How do upper elementary school children develop an understanding of mathematics and science coupled with coding through digital design? The theoretical framework adopted for this study is Kafai and Burke’s (2014) definition of Computational Participation: a shift from code to actual applications; a shift from tools to communities; a shift from starting from scratch to remixing; and a shift from screens to tangibles. We conducted a qualitative case study interlinked with Design-Based Research. Both STEAM camps were an outreach program for students in grades 4-8 in Ontario, Canada. The two camps were designed and facilitated by a research team from the Faculty of Education. The research team developed the curriculum through an iterative process (design-test-revise-repeat).  There were 43 students registered in the STEAM camps, and 34 of them participated in the study. We collected observation, interviews, audio/video recordings, and survey data as well as pictures of the students’ work. Our main findings were that students were provided with opportunities to: 1) develop a deeper understanding of curricular concepts; 2) engage more with the digital tools when they were remixing, improving, and reimaging the design; and 3) apply their knowledge to global competencies. The findings of this research have implications for improvements in researching, designing, and implementing design projects as part of a pedagogical approach to teaching mathematics and science, coupled with coding, in an interdisciplinary context.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,020 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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