Engaging Middle School Students through STEAM Project-Based Learning
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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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».