How to Do STEM Outreach Evaluation -- Recommendations Based on a Review of Self Evaluation Tools in Canadian STEM Outreach Programs
Notice bibliographique
Résumé
STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) outreach programs in Canada, especially those oriented towards youth, play a critical role in supporting the nation's future workforce, innovation capacity, and equity across social groups in STEM fields. They constitute a large, multi-layered ecosystem connecting universities, national laboratories, non profit organizations, and grassroots community groups. Despite the growing importance of these programs, and the frequency that they undergo self-evaluation, little systematic information exists on best practices or common approaches to evaluating the effectiveness of STEM outreach initiatives. To address this gap, we integrated literature review with email inquiries about self evaluation tools sent to Canadian STEM outreach programs funded by NSERC (Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada) PromoScience grants. We contacted 200 programs and heard back from about 100 of them, for a response rate of 50%. Of those respondents, 68 shared information about a formal self-evaluation tool appropriate for general STEM outreach. The results led us to develop a toolbox of self-evaluation methods, master question banks and starting-point templates for student/participant and teacher/chaperone surveys, and a synthesized list of recommendations for evaluation process, design, and implementation. Our approach provides a broad treatment of how to do STEM outreach evaluation, supplementing the relevant literature, where large-N studies and Canadian studies are relatively rare. We acknowledge that some of the most effective practices in STEM outreach evaluation require resources or capacity (e.g. longitudinal approaches), which may be limited for many outreach practitioners, but others seem to have a high ratio of benefit to cost (e.g. adding qualitative questions to an otherwise quantitative survey).
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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 | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».