Making in the Middle Years: A Scoping Review Exploring Outcomes of Maker Activities in Educational Contexts for Students and Teachers
Notice bibliographique
Résumé
As generative AI reshapes the educational landscape, schools face pressing questions about how to foster more agentive, collaborative, and interdisciplinary learning. This scoping review synthesizes insights from 68 research articles exploring maker-centered projects conducted with students from grades four to eight (age 9-13) in educational contexts. Analyses synthesize key design elements that shape effective making activities for students of this age group that follow what we identify as a three as a three-phase structure of implementation: 1) inspiration and preparation, 2) implementation and creation, and 3) presentation and recontextualization. This paper also reports on the outcomes of making for both students and teachers. Our findings suggest that making, as an intervention for students, supports a range of important disciplinary, social, affective, and metacognitive outcomes. For teachers, engaging in maker-centered learning enables pedagogical decisions that move them away from traditional, teacher-centered practices and toward experimental, self-directed and collaborative pedagogies tailored to student needs. Additionally, findings of both affective and social outcomes were also reported for teachers. In an era of rapid technological change, evidence from this study suggests that making creates meaningful and impactful learning opportunities for students and teachers that can be tailored to students’ social, developmental, and cultural strengths and needs.
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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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».