Beyond Inclusion: Interrogating the Transformational Potential of Informal STEM Learning
Notice bibliographique
Résumé
Makerspaces and education networks are part of the same movement to increase cross-sector collaboration, expand informal STEM learning opportunities, provide professional development, and promote hands-on learning practices. Whereas makerspaces aim to shift power away from instructor-driven pedagogy toward user-centered learning, education networks coordinate learning opportunities and resources throughout a geographic region. In this dissertation, I examine how leaders of makerspaces and education networks grapple with the complexity of intersectionality in attempting to create opportunities for empowerment, skill development, and STEM equity with a particular focus on promoting feminism and anti-racism. In doing so, I examine the possibilities and limitations for how these entities may advance equity in education more broadly, which I understand as supporting culturally sustaining practices and redistributing resources in favor of learners of color, learners with disabilities, girls in STEM, rural learners, and learners in poverty. Chapter 1 explains my motivation for writing this dissertation and outlines the relationship between makerspaces and education networks. Chapter 2 provides an overview of literature on education networks and describes five mechanisms that networks use to achieve their goals. Chapter 3 focuses on a case study of one regional education network and discusses how participation has influenced the work of members. Chapter 4 examines how a feminist makerspace might be a model for more equitable STEM learning environments. Chapter 5 explores how an ecosystem approach supports informal STEM learning through interviews with feminist makerspace leaders from the United States and Canada. I conclude with the main takeaways from these studies as well as a reflection on what intersectional feminist networks might look like in 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 | 0,008 | 0,010 |
| 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 | 0,015 | 0,037 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».