Empowering learning through integration: Enhancing understanding of variables and functions in the context of STEM education
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the integration of STEM activities in teaching and learning, emphasizing the importance of innovative pedagogical approaches in effectively introducing theoretical concepts, such as variables and functions, and merging them with practical applications. Drawing on existing literature, this study investigates the integration of STEM activities with real-world applications to enhance mathematics learning, highlighting intrinsic motivation, self-efficacy beliefs, and goal orientation as key factors in fostering student engagement. This case study explores the integration of a STEM activity to introduce students to variables and functions through a pendulum experiment. The aim is to demonstrate the impact of this approach on students' understanding of abstract mathematical concepts, as well as their problem-solving skills. By combining cognitive and social constructivism with technological modes (virtual labs), the study showcases the transformative potential of innovative techniques in STEM education. The outcomes of the study highlight, to some extent, the positive effects of STEM activities on students' engagement, motivation, understanding of theoretical concepts, and problem-solving skills. The focus on hands-on activities supports practical learning experiences and fosters critical thinking. Additionally, virtual labs enrich students' exploration of complex mathematical phenomena, enhancing their ability to apply prior knowledge to new contexts and transcend the boundaries of traditional lab settings. Overall, the findings underscore the transformative potential of innovative pedagogical approaches and technological modes in creating engaging learning environments within STEM disciplines.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».