Resilience and Innovation in Response to COVID-19: Learnings from Northeast Academic Makerspaces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Studies over the last decade have emphasized the need for hands-on, experiential learning and the importance of making in engineering education. This emphasis has led to the blossoming of makerspaces in engineering schools and universities more broadly. The lockdown due to the COVID-19 pandemic has forced universities to shift to fully remote teaching and close their makerspaces in Spring 2020, and the Fall 2020 semester has seen a whole gamut of models for teaching. What happened to makerspaces and how have they tried to maintain their key role in both extra-curricular and curricular learning? This paper will present an overview of common challenges to typical academic makerspace operation. It will highlight the changes and adaptations in operation due to Covid-19 at four universities in the US Northeast. Three of the four institutions are public, while one is private. The spaces have been open from three to five years, and three are directly supported by or housed in the school of engineering, while the other one by the school's IT department. All four makerspaces have historically been open to the entire university. Academic makerspaces support both curricular and extra-curricular design projects and learning at many institutions. While the Covid-19 pandemic has forced most universities to switch to fully remote or some combination of hybrid/hyflex and remote courses, many of the physical activities necessary for prototyping are in flux. Many universities have allowed their labs and makerspace to open in a limited capacity, while some have suspended all or almost all operations. Specific changes to capacity, access, hours, and funding will be provided in detail for each makerspace. Innovations in training methods (such as online training modules), reservation systems, machine operations, or new methods to support remote and in-person collaboration will be documented. Results will be presented as case studies to support future research on the impact of collaboration within academic makerspaces and to share resources and ideas on how these spaces have and will continue to adapt. Any best practices that emerge from the four spaces will be highlighted. Future research questions from each interview will be posed. Collecting and assessing the impact in the short term will allow engineering education and design education researchers to begin studying the long term impact of the pandemic on both these spaces and collaborative, project-based learning.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,019 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».