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Enregistrement W7010537116

The impact of staff interaction in the learning experience of visitors to a science centre: an initial framework for facilitation

2021· dissertation· en· W7010537116 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMuseums and Cultural Heritage
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesCHIST-ERAInternational Development Research CentreAgencia Nacional de Investigación e Innovación
Mots-clésVisitor patternExhibitionRelevance (law)FacilitationScience learningInformal learning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to investigate how the interaction with interpretative science centre staff impacts the learning of visitors who engage with exhibits at Science North (Sudbury, Ontario). Science North is a science center in which tailoring the learning experience for each visitor is of paramount importance. Staff and volunteers are affectionately known as Bluecoats, in reference to the bright blue lab coats they wear on the exhibition floors. Given the current understanding of unstructured visitor-staff interactions, it becomes evident that there is a need to further explore this rich and complex field, paying special attention to behaviours and attitudes of staff that are conducive to learning, independently of the particulars of an exhibit or its science topic. Although researchers agree that learning happens in museums, and that staff play a meaningful role, assessing the impact visitor-staff interactions can be difficult and costly (Barriault & Pearson, 2010). For this reason, this study uses the Visitor Engagement Framework, a practical tool based on constructivist learning theories, which is effective in assessing the learning potential of exhibits. In this framework, Breakthrough behaviours are observable behaviours and activities which reflect that the visitor is fully engaged and committed to the learning experience and recognizes its relevance to their personal life (Barriault & Pearson, 2010). This study has two complementary phases. In the quantitative phase, the goal is to determine what impact (if any) do Bluecoats have on visitors’ learning behaviours. Using the Visitor Engagement Framework, we will compare the visitor engagement levels of multiple exhibits, with and without a Bluecoat present, paying special attention to the difference in the percentage of visitors that reach Breakthrough in each condition. In the qualitative phase, through an analysis of emergent themes, the goal is to explore what Bluecoats do and say to have that impact. The presence of a Bluecoat has a clear, quantifiable, statistically significant impact on the percentage of visitors that engage in Breakthrough behaviours. When a Bluecoat is present, more visitors engage in Breakthrough behaviours. To produce this impact, Bluecoats resort to strategies and methods that can be grouped in 4 categories or Dimensions: Comfort, Information, Reflection, and Exhibit Use. These dimensions encompass different strategies and techniques of facilitation, all equally useful and powerful. A rich learning experience means that Bluecoats resort to many different strategies, in a variety of sequences, tailored to each visitor and exhibit. Furthermore, this framework can serve as an assessment tool for science centres, to help them better understand how their staff can make the visitors’ learning experiences richer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,014
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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