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Enregistrement W4413922304 · doi:10.1007/s42330-025-00373-1

Production of Innovation in Educational Settings from the STEM + H Perspective

2025· article· en· W4413922304 sur OpenAlexvenueno aff
Adriana María Soto Zuluaga, María de la Mar Bustamante Rodríguez, Jessica Zapata

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Science Mathematics and Technology Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto Tecnológico Metropolitano
Mots-clésPerspective (graphical)Science educationProduction (economics)SociologyPedagogyEngineering ethicsMathematics educationPsychologyEngineeringEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study aimed to analyse the production of educational innovation from a STEM-H perspective within two educational settings in Medellín, Colombia, during 2020. Specifically, it sought to explore the conceptions, experiences, and perceptions surrounding local discourses on innovation. Through documentary research, we reviewed seven award-winning initiatives from the SER MEJOR awards for teachers and the program SER + STEM applied for local public institutions. Additionally, the collected data was compared with the guidelines provided by the Municipal Development Plan for 2020–2023 and the SER + STEM educational approach proposed for the city. The analysis revealed that innovation in the classroom permeates the school culture, driven by the educational needs and challenges of the local context. The initiatives reviewed demonstrated a strong alignment with the STEM-H approach, showcasing how teachers and institutions adapt and respond to the specific educational demands of their environment. The study underscores the importance of context-driven innovation in education, highlighting how the integration of STEM-H perspectives can address local educational needs. These findings suggest that educational policies and practices should consider the specific challenges of each context to foster meaningful innovation. This approach can serve as a model for other regions seeking to enhance their educational systems through innovation.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · 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
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Résumé présentoui

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