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Enregistrement W4412870787 · doi:10.24908/pceea.2025.19647

A Structured Approach to Developing Open-Ended Scientific Research Projects for Secondary Students in a Graduate Student-Led Education Program

2025· article· en· W4412870787 sur OpenAlexaffvenue
Ferdinand Avikpe, Kimberly Seaman, Noor Bahsoun, Nicolas Ivanov, Dong-Ha Lim, Nhien Tran-Nguyen, Dawn M. Kilkenny

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueVarious Chemistry Research Topics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationGraduate studentsMedical educationPedagogySociologyPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Discovery is an educational program where engineering graduate mentors develop and implement inquiry-based learning projects aligned with secondary school science curriculum over a semester with feedback from secondary school educators. Ongoing development of new inquiry-based projects is essential for maintaining relevance within evolving STEM curricula and accommodating increasing numbers of program participants. However, graduate mentors face challenges developing and delivering new curricula due to research commitments and varying levels of teaching experience. We introduce a standard, generalized template with specific success criteria for the structured development of new projects that incorporate open-ended research aspects into each project. We outline this template using a recent Chemistry project and evaluate the new curriculum against success criteria to identify areas for continuous, iterative improvement. We anticipate this template will provide greater support and organization for graduate mentors when designing new projects, enabling development of relevant materials that are well-aligned with current science curricula.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,009

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,330 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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'admission2
Résumé présentoui

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