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Enregistrement W4389954386 · doi:10.21810/sfuer.v15i1.6159

Science in Informal Learning Spaces: Tinkering Space at Science World

2023· article· en· W4389954386 sur OpenAlexaffvenueabout
K. J. Lee

Notice bibliographique

RevueSFU Educational Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Environments and Student Outcomes
Établissements canadiensScience World at Telus World of Science
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpace (punctuation)Informal learningSpace ScienceScience learningData scienceScience educationComputer scienceSociologyPsychologyMathematics educationEngineeringPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aside from unique architecture Science World has become iconic for families in Vancouver to explore hands-on exhibits and galleries that nurture their process of discovery and inspire connection with their natural, physical, and built environments. Our value of inquiry-rich, play-based, cross-disciplinary learning is embedded in every aspect of design, from fun interactive exhibits, engaging stage shows, and unique school programs. Throughout Science World you will discover that each gallery focuses on different themes and topics. Gallery spaces have their own narratives, learning goals, and outcomes. One of newest galleries at Science World is our Tinkering Space: The WorkSafeBC Gallery. The Tinkering Space has daily tinkering programming where you can solve problems, make new things from existing parts, create something cool and imaginative, and learn through experimenting and making mistakes. You’ll also learn about the science behind safety and how important it is to choose the right tools for the job. This informal learning environment captures the playful spirit of Science World all in one place. Creating the Tinkering Space is an iterative journey, and we continue to work hard to build out the visitor experience and pedagogical practice we have today.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,377 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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