Transdisciplinarity and the Dangers and Opportunities of STEM Education: An Interview with Dr. Pratim Sengupta
Notice bibliographique
Résumé
Dr. Pratim Sengupta is a professor of learning sciences, and a member of the Graduate Faculty of Computational Media Design at the University of Calgary, where he has also served as Research Chair of STEM Education. Prior to joining the University of Calgary, Dr. Sengupta was a professor at Vanderbilt University's Peabody College, where he co-founded and chaired the Learning Sciences PhD program. He is the recipient of a National Science Foundation CAREER Award (2012) for his research on developing agent-based programming languages and integrating computational modeling in K12 science and math classrooms, and a Paul D. Fleck Award from the Banff Center for Arts and Creativity for his work on public computing. He is a Fellow of the International Society for Design and Development in Education. Significant editorial roles include executive editor of Cognition and Instruction (2017 – 2025), and senior editor for Oxford Research Encyclopedia of Education (2018 – ongoing). Prior to completing his PhD in learning sciences at Northwestern University, Dr. Sengupta attended Presidency College, Kolkata (India), the Indian Institute of Technology, Kharagpur (India) and Northwestern University (USA), where he received his undergraduate and graduate degrees in Physics. I first encountered Pratim’s work about five years ago while researching scholarship on transdisciplinarity in STEM and STEM education. At that time, and still today, there was a challenge in finding work that was truly transdisciplinary. Pratim’s conceptualization of coding as a participatory and embodied process aligned closely with my own view of transdisciplinary STEM. This interview is a slightly modified transcript of our conversation about transdisciplinarity and the dangers and opportunities of STEM education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».