Exploring STEM in a University Outreach Setting
Notice bibliographique
Résumé
STEM literature has proliferated in recent decades. However, few studies consider the setting of university-based STEM outreach programs - programs that negotiate the border of informal and formal learning. In this ethnographic case study, I explore a STEM summer camp at a large Canadian university via two cohorts of learners: (15 elementary school age) campers and (14 undergraduate and graduate student) instructors. The research questions ask: What are the motivations for participating in a university STEM outreach program? How do participants perceive or understand STEM, and its purposes, in a university STEM outreach program? How do participants experience teaching and learning in a university STEM outreach program? Data collection methods included semi-structured interviews, questionnaires, reflections, observations, artifacts, and images. Inductive and deductive analysis are used to identify thematic categories. The findings identify similarities in the interests and aspirations of cohorts that underpin common experiential, preparatory, and learning motivations. Both cohorts are motivated to learn about science and engineering; instructors anticipate teaching. Perceptions of STEM prioritize and conflate science and engineering and view STEM as providing an understanding of the world, affecting change, and serving personal goals. STEM is seen as interdisciplinary, with engineering design informing how it is organized, described, and conveyed. STEM is characterized as hands-on, fun, easy, and broadly transferrable. It is positioned as a reciprocal fund of knowledge; a fund of experience that is built, valued, and leveraged. The facilitation of teaching and learning in the outreach program includes tending to the management of the physical camp space, the relational camp space, and leading hands-on, design-oriented activities. Findings suggest that the outreach program is a site of learning shaped for and by its participants. STEM learning is mediated through engineering design and constructionist approaches that prioritize participant funds of knowledge, in a meaningful third space. This offers a reconceptualization of STEM where engineering is present as content, context, and pedagogy; a perspective that broadens and deepens the connections to be made across practices in outreach, engineering, and education so critical to this work. The thesis concludes with implications and recommendations for theory and practice.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».