STEAM Education: Culturally Responsive Mathematics, Science, and Computing
Notice bibliographique
Résumé
Approximately one-third of the population in Canadian schools consists of ethnically, linguistically, and culturally diverse students. In some cases, the majority of the student population is culturally diverse or representative of minority groups. In response to this shift in demographics, Ladson-Billings suggested that educators reflect on their teaching philosophies and practices to make them culturally responsive to their students’ needs. Although there is extensive research on culturally responsive pedagogies (CRPs), there is a lack of research on how they impact student learning and achievement in STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) and non-STEM subjects. To address the gaps in the literature on CRPs, this study will explore the following question and sub-questions through a STEAM (Science, Technology, Engineering, Arts, and Mathematics) integrated lens: What impact does CRP have on the teaching and learning of mathematics through a STEAM-integrated lens? (a) How do students develop an understanding of mathematics through coding, crafting, and prototyping using digital tools and software? (b) In what ways does culturally responsive teaching affect student motivation and engagement when learning mathematics in the classroom? (c) How can students explore their culture, identity, and interests through storytelling, coding, and mathematical thinking? (d) What are teachers’ perspectives on culturally responsive practices in the context of culturally responsive mathematics teaching (CRMT) tools? (e) What are the students’ perspectives on mathematics, and other skills learned through the making of design projects, stories, and cultural artifacts? To address these questions, we conducted a qualitative case study interlinked with Design-Based Research (DBR). The research team collected questionnaires, observation and interview data, and pictures of student work/projects. The main findings of this study were: (i) students engaged more with the technology when applying their knowledge, remixing the code, sharing resources, prototyping, and reimaging their designs; and (ii) students had rich learning opportunities when exploring their cultural identity, sharing their personal stories, and building collaborative communities. These results have implications for designing and implementing CRPs as an approach to teaching and learning mathematics and other STEAM subjects. They also have implications for optimizing the learning experience and deepening the students’ overall understanding.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».