Makerspaces as complex sociomaterial assemblages
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of makerspaces is an outgrowth of our current educational and technological era. While making is not new, networking capabilities has made it relatively easy to locate materials, knowledge, procedures, and expertise. Through technologies that are now affordable to consumers, there is a folding of human activity, digital, and material; that is, these practices, previously viewed as separate phenomena or separate regions of activity, blend (Mol & Law, 1994). Physical computing and 3D printing are becoming part of our practice. We can combine electronic, programmable circuitry into traditional crafts such as sewing or origami. Makerspaces are difficult to define because each one is unique, fitting on a continuum of formal to informal and offering different levels of learner/participant control. For example, in some makerspaces facilitators explicitly guide projects; other makerspaces may be gatherings of individuals working on different projects without any discernible leadership. Gatherings may be physical, virtual, or both. The projects, people, and problems may lead to differing degrees of collaboration, sharing and problem solving. We argue that the activities that occur at a given makerspace emerge from the unique characteristics of the space, participants, materials, and networking practices. From a sociomaterial perspective, makerspaces may be viewed as complex assemblages in which the human, digital, and physical are highly entangled. In this paper, we describe a single phase of a larger research project examining the experiences of makerspace facilitators. Our main goal in this phase of the research was to examine the extent to which curating, creating, relating, and networking, as per the makerspace activity (MAP) diagram (Figure 1), are part of the makerspace assemblages described to us by our study participants. For this research, we conducted semi-structured interviews with 13 makerspace facilitators. The participants included teachers, librarians, school technology consultants, and makerspace club members. Our first pass at coding the transcripts resulted in a significant number of codes emerging in the relate category in comparison to the create, curate, and networking categories. This result led us to question the centrality of networking and whether or not relating should be considered the central characteristic of makerspace assemblages. We conclude that networking, while less prevalent in the transcripts (i.e., less salient to our interview participants), remains a significant characteristic. However, we offer a revised version of the MAP diagram in order to recognize the significance of relational 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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,025 |
| Communication savante | 0,018 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».