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Enregistrement W4411274018 · doi:10.31756/jrsmte.4120si

Bridging Art and Science: Engaging Girls in the Physics of Sound Through a Transdisciplinary STEAM Approach

2025· article· en· W4411274018 sur OpenAlexaff
Narges Mansouri

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Science Mathematics and Technology Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridging (networking)Sound (geography)Visual artsMathematics educationPhysicsArtComputer scienceAcousticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores how adopting a transdisciplinary STEAM (Science, Technology, Engineering, Arts, and Mathematics) approach can deepen elementary-aged girls’ engagement with science by integrating artistic expression and scientific inquiry. Building on a shift from a multidisciplinary model—where disciplines remain adjacent—to a transdisciplinary one—where they are interwoven—the research investigates the impact of a one-day workshop for Grade 3 and 4 students centered on sound graph analysis. Framed by the 5E Instructional Model and guided by a focused ethnography methodology, the workshop invited students to interpret and represent sound visually, creating an embodied and intuitive bridge between art and science. Findings reveal that this seamless integration promoted higher engagement, particularly among girls, by connecting abstract scientific concepts to their personal and sensory experiences. The transdisciplinary framework fostered both analytical and creative thinking, validating students’ diverse modes of understanding. This approach not only made science more accessible but also challenged traditional gendered perceptions of STEM fields. The study underscores the potential of transdisciplinary STEAM education to create more inclusive learning environments and to empower young girls to see themselves as capable science learners through the lens of creativity and everyday relevance.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,389 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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