Robotic Simulation in STEM Education: A Conceptual Framework for Developing Problem-Solving and Systems Thinking Skills (RSiSTEM Framework)
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to design, develop, and validate the RSiSTEM framework, a robotics-based simulation learning model intended to foster students’ problem-solving and systems thinking competencies within STEM education. The research followed a two-phase developmental design. In Phase 1, the framework was constructed through a systematic synthesis of literature in STEM pedagogy, educational robotics, and simulation-based learning. Phase 2 focused on expert validation using a 5-point Likert scale. A purposive sample of seven experts with backgrounds in educational technology, instructional design, STEM education, and creativity and innovation in higher education participated in the evaluation. The assessment encompassed five domains: conceptual principles, alignment with problem-solving objectives, alignment with systems thinking objectives, feasibility of implementation, and suitability within the STEM education context. Descriptive statistics, including means and standard deviations, were employed to interpret expert judgments. Results indicated consistently high levels of appropriateness across all domains, with overall mean scores ranging from 4.66 to 4.71. The highest rating was observed for feasibility (x̄ = 4.71, SD = 0.42), while adaptability to diverse learner levels (x̄ = 4.29, SD = 0.70) reflected some variability among reviewers. The findings confirm that the RSiSTEM framework is conceptually robust, pedagogically sound, and practically feasible for classroom application. By integrating robotics simulation into structured STEM instruction, the framework offers a validated approach to cultivating higher-order cognitive skills essential for addressing complex challenges in the 21st century.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».