The Billion Oyster Project and Curriculum and Community Enterprise for Restoration Science Curriculum: Summary of STEM+C and ITEST Program Impacts on NYC Teachers and Students
Notice bibliographique
Résumé
For over a decade, the Billion Oyster Project and Curriculum and Community Enterprise for the Restoration of New York Harbor (BOP-CCERS) Educational Program has supported New York City teachers and students through experiential learning in science education. The program has been supported by over $10 million dollars of award support from the National Science Foundation (NSF) and has involved multiple community stakeholder collaborations led by Pace University. Within the University, the initiative spanned three different schools and colleges with collaboration through many academic departments. Two grants in the project have been the Science, Technology, Engineering, and Mathematics plus Computing (STEM+C) and Innovative Technology Experiences for Students and Teachers (ITEST) program. The purpose of this article is to summarize the major impacts this integrated program has had on New York City teachers and students designed to provide teachers with experiential education support and engage students to improve their STEM education and encourage further STEM studies and career pathways. Results from over a decade of programming, vast amounts of data collection and analysis, and multiple research studies have indicated considerable achievements for the program involving both support for teachers and engagement for students. The long-term outcome is improved student STEM achievement and recruitment and retention of diverse students in STEM college programs and careers.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».