Mathematics and interdisciplinary STEM education: recent developments and future directions
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
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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