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Enregistrement W4411372231 · doi:10.1007/s42330-025-00362-4

Exploring Instructional Design, Occupational Interest, and Orientation Through Integrated STEM: A Systematic Literature Review

2025· article· en· W4411372231 sur OpenAlexvenueno aff
Hui-Hui Wang, Muhammad Uzair Awan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Science Mathematics and Technology Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScience educationOrientation (vector space)Systematic reviewPsychologyEngineering ethicsMathematics educationSociologyEngineeringMEDLINEPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The science, technology, engineering, and mathematics (STEM) education reform movement has swept across the USA due to an urgent need for more workplace-ready STEM employees. As a result of the STEM education reform movement, there has been an increase in research studies concerned with STEM education and STEM career development in the past decade. The purpose of the study is to analyze the past 10 years’ worth of empirical research to explore the key instructional designs (e.g., inquiry-based, project-based, and problem-based teaching) that are used in STEM integration, as well as the impact on students’ occupational interests and development. The results of the study (1) outline the included studies’ characteristics, (2) summarize and synthesize themes across included studies, and (3) provide implications for future research in pursuit of advancing students’ STEM career development through instructional design. Findings show that substantial progress has been made in designing integrated, student-centred learning experiences that are rooted in real-world contexts. However, findings also illuminate areas of potential growth, such as research design, where employing diverse methods could further enhance our understanding of how using different instructional designs and principles of integrated STEM can positively impact student STEM career aspirations.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,223 · 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'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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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