Using Educational Robotics (ER) to Promote STEM Problem-Solving in Preservice Teachers
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
With the recent emphasis on learning STEM skills across the k-12 curriculum globally, there is need to provide elementary preservice teachers (PTs) with knowledge of what STEM skills are and how to teach STEM problem-solving skills. In many k-12 curricula, the teaching of STEM skills is mainly incorporated into the science and mathematics curricula. The literature suggests that educational robotics (ER) is an instructional activity that can support school students learn STEM skills. This chapter reports on a study that explored how middle school PTs engaged in STEM problem-solving during a robotics activity. A qualitative, comparative case study design was employed. Data sources included a problem-solving worksheet, audio-recordings of group interactions, and video-recordings or photographs of artifacts. The discourse of six PT groups was analyzed using a STEM problem-solving framework. The results provide insights into the STEM problem-solving decisions of PTs during these ER activities such as PTs drawing on mainly everyday, practical experiences and some basic STEM knowledge to frame and plan the problem, and solving through trial-error-trial feedback loops. Recommendations are made for enhancing PTs STEM problem-solving and the design and implementation of ER activities for elementary students.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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