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Enregistrement W4378071936 · doi:10.31756/jrsmte.213si

STEAM Camp: Teaching Middle School Students Mathematics, Science and Coding through Digital Designs

2023· article· en· W4378071936 sur OpenAlexafffundabout
Marja Gabrielle Bertrand, Immaculate Kizito Namukasa, Li Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Science Mathematics and Technology Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTeaching and Learning Programming
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésOutreachMathematics educationCurriculumCoding (social sciences)Computer sciencePedagogyPsychologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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