Lanbide Heziketako Ikastetxe Publikoen Elkartea

STEMotive

argazki1.jpg

2022 STEAM Euskadi 2. Saria Ikaslan Gipuzkua-Huhezi-Vicomtech, STEMotiv proiektuari eman diote. Proiektu honetan zuzenean parte hartu dute ikaatetxe hauetako ikasleak eta irakasleak,  STEAM arloen inguruan bideoak eginez. Zorionak  ekipo guztiari eta mila esker:

Easo Politeknikoa LHII, Oñati BHI, Zumaia BHI, Zubiri-Manteo BHI, Usurbil LHII, Fraisoro LHII, Mutriku BHI eta TKNIKA

Proiektu honen garapena Gipuzkoako 5 ikastetxeetan (sare guztietakoak) burutuko da, DBHko ikasleen artean. Ikaste-etapa honen hautua garapen integralean (emozionala, soziala, kognitiboa) besteak beste oinarrituta dago, bai eta Unibertsitate eta LHko ikasketak egiteko baldintzatzaile den Batxilergo motaren aukeraketa egiten orientatzeko etapa garrantzitsuena delako ere. Ikastetxeak proiektura lotzerako garaian azpimarratzekoa da Mondragon Unibertsitateak eta Ikaslan Gipuzkoak hezkuntza-sareekin duten harremana.

Esan bezala, proiektuaren xede nagusia STEM hezkuntza bultzatzea da. Horra heltzeko, baina, hainbat ekintza aurreikusi dira, arestian aipatutako helburuekin lotuta.

Lehenik eta behin, ikasleen motibazioa ulertu behar da. Hori egiteko, STEM ikasgaien inguruan ikasleek duten motibazioaren eta parte-hartze emozionalaren analisi psikosoziala egingo da. Horretarako, motibazio-sistemei buruzko azterketa akademikoa egin behar da, eta, hortik abiatuta, ikasleen datuak lortzeko gai den tresna digitala definituko da.

Ondoren, ikasleen informazioa bilduko da eta, datu hauei ahalik eta etekinik handiena atera ahal izateko, estatistika eta IAren (“Machine learning”) ikuspuntutik aztertuko dira. Horrela, datuek adierazten dutenari buruzko ezagutza eman ahal izango da, eta datuak erregistratzeko zein biltzeko prozesua bera ere hobetu ahal izango da, datuek gero eta balio estatistiko handiagoa eman dezaten. Big Data eta IA prozesu hauen ondorioz aztertutako informazioa txostenen edo dashboard-en bidez erakutsiko da, motibazioaren inguruan lortutako emaitzak aztertu ahal izateko.

Informazio honekin, behin motibazioak, interesak eta beharrak zeintzuk diren ulertuta, munduan zehar egin diren eta egiten ari diren STEM dinamika ezberdinak aztertuko dira, ikasleentzako berariaz prestatutako STEM proiektu eta dinamikak diseinatzeko. STEM proiektuak diseinatzerako garaian, unibertsitate eta LHko STEM ikasketekin lotura zuzenak dituzten zereginak prestatuko dira. Ikasleek etorkizun laboral batean aurki ditzaketen agertoki errealak simulatu ahal izateko. Dinamiken artean, besteak beste, neskentzako gertuko (bailara, guraso, ezagun…) STEM erreferenteak bilatzeko mekanismoak, hitzaldiak, tailerrak, eta bestelako zereginak definituko dira. Prozesu honetan guztian, lehen esan bezala, bereziki aintzat hartuko da neskentzako prestatutako dinamikak osatzeari.

Hurrengo urratsa dinamika horien guztien eraginkortasuna neurtzea eta baliozkotzea izango da. Horretarako, ikasleen STEM motibazioa berriz ebaluatuko da, eta hartutako dinamikek motibazioaren hobekuntzan izan dezaketen eragina aztertuko da. Horretarako, beste datu-bilketa bat egin behar da. Datu horiek aurre-analisi bat izango dute, eta horien balio estatistikoa ebaluatuko da. Ondoren, datuak sakon aztertuko dira, bai estatistikaren ikuspegitik, bai informazio garrantzitsua ematen duten IA moduluen bidez (adibidez, segmentazioa clustering metodoen bidez). Analisi honetatik ateratako informazio esanguratsuena txostenen bidez komunikatuko dira.

Jasotako informazio honek balioko du ikastetxeetan STEM dinamika berriak diseinatu eta inplementatzeko. Ikasleen nahi eta beharretara gero eta egokituagoak egongo diren dinamikak prestatzeko aukera izanik. Begizta hori zenbat eta gehiagotan errepikatu, orduan eta zehatzagoa eta balio estatistiko handiagokoa izango da datuak aztertzeko prozesua, eta motibazioa hobeto ulertzea ekarriko du.

- Ikusi material didaktikoa, hemen klik eginda.

- Ikusi Bideoak:

   

  

SELLOS_2021_Baja_STEAM_NEGRO.jpg