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Enregistrement W4401286179 · doi:10.18260/1-2--46705

Board 146: Enhancing STEM Education through Engaging Summer Programs: A Multi-Faceted Strategy

2024· article· en· W4401286179 sur OpenAlexfundno aff
Tala Katbeh, G. Benjamin Cieslinski, Hassan S. Bazzi, Syed Mustafa Husain Abidi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésTeamworkProject-based learningEngineering educationComputer scienceCreativityEngineering design processRoboticsConceptualizationEngineering managementProcess (computing)EngineeringEngineering ethicsArtificial intelligenceMathematics educationRobotPsychologyMechanical engineeringManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the world increasingly relies on STEM (science, technology, engineering, and mathematics) innovations, it is essential to prepare the next generation of pioneers.This paper explores the dynamic landscape of STEM education, with a specific focus on the structure and delivery of four distinct summer programs.These programscentered around various innovative engineering domains: 3D CAD modeling, REV robotics, engineering design and innovation, and Pinewood Derby designprovide students with immersive, hands-on experiences that extend beyond traditional classroom settings, developing and encouraging critical thinking, creativity, collaboration, and practical skills.Each program is meticulously structured to maximize educational impact.The 3D CAD modeling program provides students with a hands-on exploration of computer-aided design, empowering them to create tangible designs and visualize the interplay of form and function.The REV Robotics program immerses students in the world of robotic systems, emphasizing collaborative problem-solving skills and bridging the gap between classroom theories and practical applications of robotics.The engineering design and innovation program teaches students the entire engineering design process, from conceptualization to prototyping, and places significant emphasis on teamwork and effective communication.The Pinewood Derby design program combines valuable lessons in engineering, aerodynamics, physics, and craftsmanship within a well-structured framework, as students design and race their own cars.The programs emphasize the importance of hands-on learning, critical thinking, innovation, and collaborative teamwork, which are essential skills for success in the STEM field.This paper emphasizes the structured and engaging delivery of these summer programs in shaping the future of STEM education.The structure is purposefully designed to not only provide students with practical skills but also to instill a passion for STEM fields as they create a pathway for future innovators, engineers, and scientists by expanding the students' horizons.Through these programs, students gain a deep appreciation for the synergistic power of diverse perspectives and skills, cultivating a new generation of innovative thinkers and problem-solvers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,242 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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