Understanding STEM Outcomes for Autistic Middle Schoolers in an Interest-Based, Afterschool Program: A Qualitative Study
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 Current research underscores that there are only a few evidence-based programs that teach STEM (science, technology, engineering, and mathematics) as part of their curriculum, especially for autistic students. Even fewer programs focus on engineering and design learning. Hence, we developed an informal afterschool maker program to develop autistic and non-autistic students’ interests in engineering to understand their experiences learning STEM concepts and values while applying the engineering mindset to develop projects. This qualitative study aimed to explore and understand students’ experiences participating in STEM activities in the maker club. We interviewed twenty-six students (seventeen autistic and nine non-autistic), nine teachers, and thirteen parents representing diverse cultural and socio-economic backgrounds across three public middle schools in a large urban metropolitan city between 2018 and 2019. Our thematic analysis yielded four themes: (1) active participation in STEM; (2) curiosity about STEM topics, concepts, and practices, (3) capacity-building to engage in STEM learning; and 4) understanding of the importance of STEM education in daily life. The results of this study enabled us to understand that students were deeply engaged with the content and curriculum of our program, expanded their knowledge base about scientific concepts, used engineering-specific scientific terminologies, and engaged with the engineering design process to conceptualize, test, improvise, and problem-solve. Furthermore, this afterschool engineering education program created a safe, nurturing, and stimulating environment for students to build engineering readiness skills.
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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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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