Mathematics and interdisciplinary STEM education: recent developments and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This special issue introduces recent research on mathematics in interdisciplinary STEM education. STEM education is widely promoted by governments around the world as a way of boosting students’ interest and achievement in science, technology, engineering, and mathematics and preparing STEM-qualified workers for twenty-first century careers. However, the role of mathematics in STEM education often appears to be marginal, and we do not understand well enough how mathematics contributes to STEM-based problem-solving or how STEM education experiences enhance students’ learning of mathematics. In this survey paper, we present a narrative review of empirical and conceptual research literature, published between 2017 and 2022. These literature sources are organised by a framework comprising five thematic clusters: (1) interdisciplinary curriculum models and approaches; (2) student outcomes and experiences; (3) teacher preparation and professional development; (4) classroom implementation and task design; and (5) policy, structures, and leadership. We use the framework to provide an overview of the papers in this issue and to propose directions for future research. These include: investigating methods and rationales for connecting the constituent STEM disciplines so as to preserve the disciplinary integrity of mathematics; clarifying what is meant by student “success” in interdisciplinary STEM programs, projects, and other educational approaches; moving beyond classroom practices that position mathematics as just a tool for solving problems in other disciplines; understanding what makes a STEM task mathematically rich; and asking how STEM education research can productively shape STEM education policy.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».