Engaging Middle School Students through STEAM Project-Based Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation explores the influence of a combined Science, Technology, Engineering, Arts, and Mathematics education, and project-based learning (STEAM PBL) approach on students’ cognitive and emotional engagement. In an educational landscape marked by the growing popularity of both STEAM education and PBL in K-12 settings, this study aims to understand how STEAM PBL can be harnessed to address declining rates of student engagement. The study is centred around a Grade 7 urban planning project set in a K-8 Modern Orthodox Jewish Day School in Toronto, Canada. The research adopts a qualitative exploratory case-study model of inquiry, encompassing reflective group conversations and observational notes for data collection. Thematic analysis revealed four indicators of cognitive and emotional engagement: (1) students' demonstrated effort, (2) personal connections and the perceived value of learning, (3) the enjoyment and sense of fun in the learning process, and (4) situational interest in learning. Furthermore, it identified four key components of STEAM PBL that fostered student engagement: (1) the development and utilization of soft skills, (2) interactive and hands-on learning, (3) the integration of relevant real-world learning, and (4) the promotion of student choice and agency. By exploring these components and indicators, this dissertation offers valuable insights into the potential of STEAM PBL as a pedagogy to improve student engagement in middle school settings. The findings contribute to the ongoing discourse on innovative pedagogical approaches and student engagement. This research holds implications for educators who are interested in integrating STEAM PBL into their teaching practices, and enriches the expanding body of knowledge on student engagement.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 découle