مقالات

2.1: نماذج في العلوم والهندسة - الرياضيات


العلم هو محاولة لمحاولة فهم العالم من حولنا من خلال اكتشاف القوانين الأساسية التي تصف كيفية عمله. تتضمن هذه القوانين قانون نيوتن للحركة ، وقانون الغاز المثالي ، وقانون أوم في الدوائر الكهربائية ، وقانون حفظ الطاقة ، وما إلى ذلك ، والتي ربما تكون قد تعلمت بعضها بالفعل. قد تبدو الدورة النموذجية للجهد العلمي التي يكتشف العلماء من خلالها هذه القوانين الأساسية شيئًا كالتالي:


1. مراقبة الطبيعة.
2. تطوير فرضية يمكن أن تفسر ملاحظاتك.
3. من فرضيتك ، قم بعمل تنبؤات قابلة للاختبار من خلال التجربة.
4. قم بإجراء التجربة لمعرفة ما إذا كانت توقعاتك صحيحة بالفعل.

• نعم ← تم إثبات فرضيتك ، تهانينا. قم بفك زجاجة شمبانيا ونشر ورقة.

• لا ← فرضيتك كانت خاطئة للأسف. ارجع إلى مجال العمل ، واحصل على المزيد من البيانات ، وطوّر فرضية أخرى.

يعتقد الكثير من الناس أن هذه هي الطريقة التي يعمل بها العلم. ولكن هناك شيء واحد على الأقل ليس صحيحًا تمامًا في القائمة أعلاه. ما هذا؟ هل يمكنك فهمها؟

كما قد يعرف البعض منكم بالفعل ، فإن المشكلة موجودة في الجزء الأخير ، أي عندما أسفرت التجربة عن نتيجة تطابق توقعاتك. لنفعل بعض المنطق لفهم ماهية المشكلة بشكل أفضل. افترض أنك لاحظت ظاهرة ص في الطبيعة وتوصلوا إلى فرضية ح يمكن أن يفسر ص. هذا يعني أن بيان منطقي ح → ف دائمًا صحيح (لأنك اخترت ح من ذلك الطريق). لإثبات ح، لقد اشتقت أيضًا توقعًا س من عند ح ، أي بيان منطقي آخر ح → س دائمًا ما يكون صحيحًا أيضًا. ثم تجري تجارب لمعرفة ما إذا كان س يمكن ملاحظتها في الواقع. ماذا إذا س في الواقع؟ أو ماذا لو "لا س"بدلا من ذلك؟

إذا "لا س " لوحظ أن الأمور سهلة. من الناحية المنطقية ، (ح → س) يعادل (لا Q → لا H.) لأنها تتعارض مع بعضها البعض ، أي عبارات متطابقة منطقيًا يمكن تحويلها من واحدة إلى أخرى عن طريق إبطال كل من الشرط والنتيجة ثم إبطال ترتيبها. هذا يعني ذلك ، إذا لم يكن كذلك س هذا صحيح ، فمن المنطقي يثبت أنه ليس كذلك ح هي أيضًا صحيحة ، أي أن فرضيتك خاطئة. هذه الحجة واضحة ، ولا توجد مشكلة معها (بصرف النظر عن حقيقة أنه من المحتمل أن تضطر إلى إعادة بناء فرضيتك واختبارها).

تحدث المشكلة الحقيقية عندما تمنحك تجربتك النتيجة المرجوة ، س. من الناحية المنطقية ، "(ح → س) و سلا يخبرك بأي شيء عما إذا كانت H صحيحة أم لا! هناك العديد من الطرق التي يمكن أن تكون فيها فرضيتك خاطئة أو غير كافية حتى لو تم الحصول على النتيجة المتوقعة في التجربة. على سبيل المثال ، ربما تكون الفرضية البديلة الأخرى R هي الفرضية الصحيحة (ص → ص, ص → س)، أو ربما ح سيحتاج إلى شرط إضافي ك ليتنبأ ص و س (ح و ك → ص, ح و ك → س) لكنك لم تكن على علم بوجود ك.

اسمحوا لي أن أعطيك مثالا ملموسا. ذات صباح ، نظرت إلى الخارج ووجدت أن حديقتك كانت مبللة (ملاحظة ص). لقد افترضت أنه لا بد أن الأمطار قد هطلت أثناء نومك (فرضية ح) ، وهو ما يفسر ملاحظتك تمامًا (ح → ف). ثم توقعت أنه إذا هطل المطر طوال الليل ، فإن الممر المجاور يجب أن يكون رطبًا أيضًا (توقع س هذا يرضي ح → س). خرجت لتنظر ، وبالفعل ، كانت أيضًا مبللة (إن لم تكن كذلك ، ح سيكون من الخطأ بشكل واضح). الآن ، فكر فيما إذا كانت هذه الملاحظة الجديدة تثبت حقًا فرضيتك بأنها أمطرت بين عشية وضحاها. إذا كنت تفكر بشكل نقدي ، يجب أن تكون قادرًا على الخروج بسيناريوهات أخرى يمكن أن يتبلل فيها كل من حديقتك والممر المجاور دون أن تمطر ليلة. ربما كانت الرطوبة في الهواء مرتفعة بشكل غير عادي ، لذا فإن التكثيف في الصباح الباكر جعل الأرض رطبة في كل مكان. أو ربما صدمت سيارة في وقت مبكر من صباح ذلك اليوم صنبور مياه في الشارع وانفتح ، مما أدى إلى ترطيب المنطقة المجاورة. يمكن أن يكون هناك العديد من التفسيرات المحتملة الأخرى لملاحظتك.

باختصار ، الحصول على أدلة داعمة من التجارب لا يثبت فرضيتك بالمعنى المنطقي. هذا يعني فقط أنك فشلت في دحض فرضيتك. ومع ذلك ، لا يزال الكثير من الناس يعتقدون أن العلم يمكنه إثبات الأشياء بطريقة مطلقة. لا تستطيع. لا توجد طريقة منطقية لنا للوصول إلى حقيقة الطبيعة1.

هذا يعني أن جميع "قوانين الطبيعة" ، بما في ذلك تلك المذكورة سابقًا ، ليست أكثر من فرضيات تم اختبارها جيدًا في أحسن الأحوال. لقد فشل العلماء مرارًا وتكرارًا في دحضهم ، لذلك نمنحهم مصداقية أكثر مما نعطيهم للفرضيات الأخرى. لكن لا يوجد أي ضمان على الإطلاق لصحتها الشاملة والدائمة. هناك دائمًا مجال للنظريات البديلة الأخرى لشرح الطبيعة بشكل أفضل.

بهذا المعنى ، كل ما يمكن أن يفعله العلم هو البناء فقط عارضات ازياء من الطبيعة. جميع قوانين الطبيعة المذكورة سابقًا هي أيضًا نماذج وليست حقائق علمية بالمعنى الدقيق للكلمة. هذا شيء يجب على كل شخص يعمل في مجال البحوث العلمية أن يضعه دائمًا في الاعتبار. لقد استخدمت كلمة "نموذج" عدة مرات بالفعل في هذا الكتاب دون إعطاء تعريف لها. إذن هنا تعريف غير رسمي:

أ نموذج هو تمثيل مبسط للنظام. يمكن أن يكون مفاهيميًا أو لفظيًا أو تخطيطيًا أو فيزيائيًا أو رسميًا (رياضيًا).

بصفتك كيانًا معرفيًا يتفاعل مع العالم الخارجي ، فأنت دائمًا تقوم بإنشاء نموذج لشيء ما في عقلك. على سبيل المثال ، في هذه اللحظة بالذات وأنت تقرأ هذا الكتاب المدرسي ، من المحتمل أنك تقوم بإنشاء نموذج لما هو مكتوب في هذا الكتاب. النمذجة هو جزء أساسي من إدراكنا اليومي واتخاذ القرار ؛ لا يقتصر الأمر على العلم فقط.

مع وضع هذا الفهم للنماذج في الاعتبار ، يمكننا القول إن العلم هو جهد لا نهاية له لإنشاء نماذج من الطبيعة ، لأن النمذجة ، بعد كل شيء ، هي النهج العقلاني الوحيد للواقع الذي لا يمكن الوصول إليه. وبالمثل ، فإن الهندسة هي جهد لا نهاية له للتحكم في الطبيعة أو التأثير عليها لتحقيق شيء مرغوب فيه ، من خلال إنشاء نماذجها والتحكم فيها. لذلك ، فإن النمذجة تحتل الجزء الأكثر أهمية في أي مسعى في العلوم والهندسة.

تمرين ( PageIndex {1} )

في سيناريو "العشب الرطب" الذي تمت مناقشته أعلاه ، توصل إلى عدد قليل من الفرضيات البديلة التي يمكن أن تفسر كلا من العشب الرطب والممر الرطب دون افتراض هطول الأمطار. ثم فكر في طرق لمعرفة الفرضية التي من المرجح أن تكون السبب الحقيقي.

تمرين ( PageIndex {2} )

قم بتسمية اثنين من النماذج العلمية التي يتم استخدامها على نطاق واسع في المجالات العلمية / الهندسية اليوم. ثم تحقق مما يلي:

• كيف تم تطويرها؟

• ما الذي جعلها أكثر فائدة من النماذج السابقة؟

• كيف يمكن أن يكونوا مخطئين؟

1ترتبط هذه الحقيقة ارتباطًا وثيقًا باستحالة تحديد النظام العام ، بما في ذلك تحديد العمليات الحسابية.


تعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات K-12 الناجح

انسخ رمز HTML أدناه لتضمين هذا الكتاب في مدونتك أو موقعك على الويب أو تطبيقك.

ما هو ما قبل النشر؟

النسخة غير المصححة ، أو ما قبل النشر ، هي دليل غير مصحح للكتاب. ننشر المنشورات المسبقة لتسهيل الوصول إلى نتائج اللجنة في الوقت المناسب.

ماذا يحدث عند الطلب المسبق؟

لم يتم نشر النسخة النهائية من هذا الكتاب بعد. يمكنك طلب نسخة من الكتاب مسبقًا وسنرسلها إليك عندما يصبح متاحًا. لن نفرض عليك رسومًا مقابل الكتاب حتى يتم شحنه. سعر الكتاب الذي تم طلبه مسبقًا هو سعر تقديري وخاضع للتغيير. سيتم تحرير جميع الطلبات المتأخرة بالسعر النهائي المحدد. على سبيل المجاملة ، إذا ارتفع السعر بأكثر من 3.00 دولارات ، فسوف نخطرك بذلك.

إذا انخفض السعر ، فسنقوم ببساطة بتحصيل السعر الأقل.

سيتم تمديد الخصومات المطبقة.

تنزيل واستخدام الكتب الإلكترونية من NAP

ما هو الكتاب الاليكتروني؟

الكتاب الإلكتروني هو أحد تنسيقي الملفات المصممين للاستخدام مع أجهزة وتطبيقات القارئ الإلكتروني مثل Amazon Kindle أو Apple iBooks.

لماذا يعتبر الكتاب الإلكتروني أفضل من PDF؟

يعد ملف PDF تمثيلًا رقميًا للكتاب المطبوع ، لذا فبينما يمكن تحميله في معظم برامج القارئ الإلكتروني ، فإنه لا يسمح بنص يمكن تغيير حجمه أو وظائف تفاعلية متقدمة. تم تحسين الكتاب الإلكتروني لأجهزة وتطبيقات القارئ الإلكتروني ، مما يعني أنه يوفر تجربة قراءة رقمية أفضل بكثير من ملف PDF ، بما في ذلك النص القابل لتغيير الحجم والميزات التفاعلية (عند توفرها).

من أين أحصل على ملفات الكتب الإلكترونية؟

تتوفر ملفات الكتب الإلكترونية الآن لعدد كبير من التقارير على موقع الويب NAP.edu. إذا كان الكتاب الإلكتروني متاحًا ، فسترى خيار شرائه على صفحة الكتاب.

أنواع المنشورات

تقرير دراسة الإجماع: توثق تقارير دراسة الإجماع التي نشرتها الأكاديميات الوطنية للعلوم والهندسة والطب الإجماع القائم على الأدلة بشأن بيان مهمة الدراسة من قبل لجنة مؤلفة من الخبراء. تتضمن التقارير عادةً النتائج والاستنتاجات والتوصيات بناءً على المعلومات التي جمعتها اللجنة ومداولات اللجنة. خضع كل تقرير لعملية مراجعة دقيقة ومستقلة من قبل الأقران وهو يمثل موقف الأكاديميات الوطنية من بيان المهمة.

المساهمون

وصف

العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) هي إنجازات ثقافية تعكس إنسانيتنا وتدعم اقتصادنا وتشكل جوانب أساسية من حياتنا كمواطنين ومستهلكين وأولياء أمور وأعضاء في القوى العاملة. إن تزويد جميع الطلاب بإمكانية الوصول إلى تعليم جيد في تخصصات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات أمر مهم للقدرة التنافسية لأمتنا. ومع ذلك ، من الصعب تحديد أكثر المدارس والأساليب نجاحًا في تخصصات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) لأن النجاح يتم تعريفه بعدة طرق ويمكن أن يحدث في العديد من أنواع المدارس والبيئات المختلفة. بالإضافة إلى ذلك ، من الصعب تحديد ما إذا كان نجاح طلاب المدرسة ناتجًا عن الإجراءات التي تتخذها المدرسة أو تتعلق ببساطة بسكان الطلاب في المدرسة.

تعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات K-12 الناجح يحدد إطارًا لفهم "النجاح" في تعليم K-12 STEM. يركز الكتاب تحليله على أجزاء العلوم والرياضيات في العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات ويحدد المعايير لتحديد المدارس والبرامج الفعالة في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات. نظرًا لأن نجاح المدرسة يجب تحديده وقياسه وفقًا لأهدافها ، يحدد الكتاب ثلاثة أهداف مهمة تشترك في عناصر معينة ، بما في ذلك تعلم محتوى وممارسات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات ، وتطوير نزعات إيجابية تجاه العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات ، وإعداد الطلاب ليكونوا متعلمين مدى الحياة. سيؤدي برنامج STEM الناجح إلى زيادة عدد الطلاب الذين يسعون في نهاية المطاف إلى الحصول على درجات ووظائف متقدمة في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات ، وتعزيز القوى العاملة القادرة على العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات ، وتعزيز تعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات لجميع الطلاب. كما أنه من الضروري توسيع مشاركة النساء والأقليات في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات.

تعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (K-12) الناجح يفحص المشهد الشاسع لتعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات K-12 من خلال النظر في نماذج المدرسة المختلفة ، وتسليط الضوء على الأبحاث حول ممارسات تعليم STEM الفعالة ، وتحديد بعض الشروط التي تعزز وتحد من النجاح على مستوى المدرسة والطلاب في العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات. يبحث الكتاب أيضًا في الأماكن التي تحتاج إلى مزيد من العمل لتطوير مصادر البيانات المناسبة. سيكون الكتاب بمثابة دليل لصانعي القرار لصانعي السياسات على مستوى المدارس والمقاطعات المحلية والوكالات الحكومية والاتحادية مطورو المناهج التربويون ومجموعات الآباء والتعليم.


النمذجة الرياضية في العلوم والهندسة: نهج بديهي

تتيح النمذجة الرياضية والحاسوبية التنبؤ بسلوك مجموعة واسعة من الأنظمة عبر مجموعة واسعة من التخصصات. يوجه هذا النص الطلاب والمهنيين من خلال النهج البديهي ، وهي طريقة قوية ستمكنهم من إتقان الأنواع الأساسية للنماذج الرياضية والحسابية المستخدمة في الهندسة والعلوم بسهولة. سيكتشف القراء أن هذا النهج البديهي لا يمكّنهم فقط من بناء نماذج فعالة بشكل منهجي ، بل يمكّنهم أيضًا من تطبيق هذه النماذج على أي نظام فيزيائي مجهري.

النمذجة الرياضية في العلوم والهندسة يركز على النماذج التي يتم فيها التعبير عن العمليات التي سيتم نمذجتها كنظم المعادلات التفاضلية الجزئية. يبدأ بمناقشة تمهيدية للصياغة البديهية للنماذج الأساسية ، ووضع الأساس لمواضيع أخرى مثل:

ميكانيكا النظم المستمرة الكلاسيكية وغير الكلاسيكية

نقل المذاب بواسطة سائل حر

تدفق السائل في وسط مسامي

في جميع أنحاء النص ، يتم توفير الرسوم البيانية لمساعدة القراء على تصور المفاهيم الرياضية المعقدة وفهمها بشكل أفضل. مجموعة من التمارين في نهاية كل فصل تمكن القراء من وضع مهاراتهم الجديدة في النمذجة موضع التنفيذ. يوجد أيضًا ببليوغرافيا في كل فصل لتسهيل المزيد من التحقيق في الموضوعات الفردية.

النمذجة الرياضية في العلوم والهندسة مثالي لكل من الطلاب والمهنيين عبر العديد من تخصصات العلوم والهندسة التي تعتمد على النمذجة الرياضية والحاسوبية للتنبؤ بالأنظمة المعقدة وفهمها.

المؤلف السير

جورج ف. بيندرحاصل على درجة الدكتوراه في منصب أساسي كأستاذ للهندسة مع تعيينات ثانوية كأستاذ للرياضيات والإحصاء وأستاذ علوم الكمبيوتر في جامعة فيرمونت. وهو مؤلف أو مؤلف مشارك لتسعة كتب عن النمذجة الرياضية والرياضيات العددية والتدفق والنقل عبر الوسائط المسامية. وهو حاصل على العديد من الأوسمة الوطنية والدولية وهو عضو في الأكاديمية الوطنية للهندسة.


طرق تطوير النماذج الرياضية: التحليل الإحصائي التقليدي

الملخص

تم تطوير النماذج الرياضية للأنشطة الحركية والحركية وإمكانيات العضلات من sEMG بناءً على التحليل الإحصائي التقليدي باستخدام طرق مختلفة لتحليل البيانات ، حيث يتم تمثيل كل نموذج باستخدام بنية ذات شكل ديناميكي خطي ، صريح ومنفصل ، يمكن التحقق منه على أنه عملية العشوائية والناشئة عن الاكتشاف التجريبي. في هذا الفصل ، تمت دراسة الأدوات الرياضية بهدف الحصول على النماذج الرياضية من: الطرق العشوائية التقليدية من الاحتمالات والإحصاءات كنماذج احتمالية ، وتوزيعات احتمالية ، واستنتاجات إحصائية باستخدام معلمات اختبار الفرضيات الإحصائية ، ض-الاختبارات ، ر-الاختبارات المزدوجة ر-اختبارات أنوفا. نطبقها على المعادلات الخطية وطرق الانحدار ومعادلات الانحدار الذاتي. يتم تطبيق الطرق المختلفة الموضحة للبحث في أمثلة الميكانيكا الحيوية لنمذجة وكشف سلوكيات البيانات ، ويختتم هذا الفصل بتطوير تطبيق برمجي خاص للنماذج الرياضية لتحليل جهاز مراقبة الجلوكوز المستمر (CGM) لمرضى السكري. ملاحظة: يتم دراسة النماذج الرياضية الأخرى القائمة على تحليل المجال / التحويل / التحويل ، وتحليل نماذج التعلم الآلي في الفصول التالية.


العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات ، بما في ذلك علوم الكمبيوتر

في عالم دائم التغير ومتزايد التعقيد ، من المهم أكثر من أي وقت مضى أن يكون شباب أمتنا على استعداد لتقديم المعرفة والمهارات لحل المشكلات وفهم المعلومات ومعرفة كيفية جمع الأدلة وتقييمها لاتخاذ القرارات. هذه هي أنواع المهارات التي يطورها الطلاب في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات ، بما في ذلك علوم الكمبيوتر ومجالات # 8212 المعروفة مجتمعة باسم STEM / CS. إذا أردنا أمة حيث يمكن لقادة المستقبل وجيراننا وعمالنا فهم وحل بعض التحديات المعقدة لليوم والغد ، وتلبية متطلبات القوى العاملة الديناميكية والمتطورة ، وبناء مهارات الطلاب ، ومعرفة المحتوى ، ومحو الأمية في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات أمر ضروري. يجب علينا أيضًا التأكد من أنه بغض النظر عن المكان الذي يعيش فيه الأطفال ، يمكنهم الوصول إلى بيئات تعليمية جيدة. لا ينبغي أن يحدد الرمز البريدي للطفل خيارات تعليم ومحو الأمية في العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات.

مكاتب الأقسام التي تدعم STEM

مكتب التخطيط والتقييم وتطوير السياسات (OPEPD)
مكتب التعليم المهني والكبار والتعليم الفني (OCTAE)
مكتب التعليم الابتدائي والثانوي (OESE)
مكتب خدمات التربية الخاصة وإعادة التأهيل (OSERS)
مكتب التعليم ما بعد الثانوي (OPE)
مكتب التعليم غير العام (ONPE)
مكتب تكنولوجيا التعليم (OET)
مكتب اكتساب اللغة الإنجليزية (OELA)
معهد العلوم التربوية (IES)
مبادرات البيت الأبيض
المعونة الفيدرالية للطلاب (FSA)
مكتب الاتصالات والتواصل (OCO)

فتح التمويل وفرص أخرى

بدأ موسم التمويل للعام المالي (FY) 2021 رسميًا في 1 أكتوبر 2020. توجد توقعات المنح هنا ويمكنك العثور على جميع منح ED المفتوحة هنا.

الابتكار في التعليم والبحث (EIR): منح منتصف المرحلة ومراحل التوسع
أصدرت الإدارة للتو إشعارين لدعوة التطبيقات (NIAs) لمشاريع EIR في المرحلة المتوسطة ومرحلة التوسع. يوفر برنامج EIR التمويل لإنشاء أو تطوير أو تنفيذ أو تكرار أو توسيع نطاق الابتكارات الريادية القائمة على الأدلة والمبادرة ميدانيًا لتحسين تحصيل الطلاب وإنجازاتهم للطلاب ذوي الاحتياجات العالية وتقييم هذه الابتكارات بدقة. تم تصميم برنامج EIR لإنشاء حلول للتحديات التعليمية المستمرة والتحقق من صحتها ولدعم توسيع هذه الحلول لخدمة أعداد أكبر بكثير من الطلاب.

تتضمن مسابقة منح منتصف المرحلة للسنة المالية 2021 أربع أولويات مطلقة وأولوية تفضيلية تنافسية وأولويتين دعوة:

  • الأولوية المطلقة 1 - دليل معتدل
  • الأولوية المطلقة 2 - الابتكارات الميدانية - عام
  • الأولوية المطلقة 3 - الابتكارات الميدانية - العلوم أو التكنولوجيا أو الهندسة أو الرياضيات (STEM) ، والتي تتضمن أولوية تفضيل تنافسية تركز على توسيع الفرص في علوم الكمبيوتر للسكان المحرومين
  • الأولوية المطلقة 4 - الابتكارات الميدانية - تعزيز المعرفة وتعزيز تنمية المهارات التي تعد الطلاب ليكونوا مطلعين ومدروسين ومنتجين كأفراد ومواطنين (التعلم العاطفي الاجتماعي أو SEL)
  • الأولوية الدعوية 1 - مناهج مبتكرة لمعالجة تأثير COVID-19 على الطلاب والمعلمين المحرومين من الخدمات
  • الأولوية الدعوية 2 - تعزيز الإنصاف والكفاية في وصول الطلاب إلى الموارد والفرص التعليمية ، بما في ذلك دورات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) وشهادة المعلم.

تتضمن مسابقة منح مرحلة التوسع في السنة المالية 2021 أولويتين مطلقتين وأولويتين دعويتين. تتطلب الأولويات المطلقة أدلة قوية وابتكارات ميدانية. تسعى أولوية الدعوة 1 إلى اتباع نهج مبتكرة لمعالجة تأثير COVID-19 على الطلاب والمعلمين المحرومين من الخدمات. تسعى Invitational Priority 2 إلى إيجاد مشاريع تعزز الإنصاف والكفاية في الوصول إلى الموارد والفرص التعليمية ، مثل تلك التي تتناول تقرير أخذ دورة العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات بجمع بيانات الحقوق المدنية للإدارة ، 2018.

إجمالي التمويل التقديري للمرحلة المبكرة من EIR (سيتم نشره لاحقًا) ، منتصف المرحلة ، ومنح مرحلة التوسع هو 180 مليون دولار. بالنسبة لمشاريع المرحلة المتوسطة ، تعتزم الإدارة منح ما يقدر بـ 32 مليون دولار من الأموال لمشاريع العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات و 32 مليون دولار من الأموال لمشاريع SEL. الطلبات مستحقة 7 يوليو 2021.

تمويل GEAR UP
أصدرت الإدارة إشعارًا بدعوة التقديم (NIA) للسنة المالية 2021 (FY21) لاكتساب الوعي المبكر والاستعداد لمنح الشراكة لبرامج البكالوريوس (GEAR UP). GEAR UP هي منحة تقديرية مصممة لمساعدة الطلاب المؤهلين ذوي الدخل المنخفض ، بما في ذلك الطلاب ذوي الإعاقة ، في الحصول على دبلوم المدرسة الثانوية والاستعداد للتعليم ما بعد الثانوي. يجب أن تتضمن الأنشطة معلومات المساعدة المالية لما بعد المرحلة الثانوية ، وتقليل العلاج في مستوى ما بعد المرحلة الثانوية ، وتحسين عدد الطلاب الحاصلين على دبلوم المدرسة الثانوية ، واستكمال الطلبات ، والتسجيل في التعليم ما بعد الثانوي. قد تشمل الأنشطة توجيه الدروس الخصوصية برامج التسجيل المزدوجة أو المتزامنة للطلاب في العلوم أو التكنولوجيا أو الهندسة أو الرياضيات (STEM) الإرشاد الأكاديمي والمهني ومحو الأمية المالية والاقتصادية والتعليم والتعامل مع الحرم الجامعي. الطلبات مستحقة 28 يونيو 2021.

هل أنت جديد في عملية تقديم المنح في القسم؟ يقدم القسم موارد تمهيدية حول تقديم المنح. يسعى القسم دائمًا إلى البحث عن خبراء في تعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات ومجالات أخرى للعمل كمراجعين أقران لطلبات المنح. انظر الأقسام أدناه لمزيد من التفاصيل.

أمثلة على المنح التقديرية للإدارة التي يمكن أن تدعم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات

فيما يلي الاستثمارات التي تمت في السنة المالية 2020:

  • 3.6 مليون دولار لبرنامج ألاسكا الأصلي للمساواة في التعليم
  • 000 300 دولار للتدريب على طريقة برايل (عروض إيضاحية لخدمات إعادة التأهيل والتدريب)
  • 5.1 مليون دولار لبرنامج المساعدة الجامعية للمهاجرين (CAMP)
  • 5 ملايين دولار لبرنامج المراكز الشاملة
  • 185 مليون دولار لبرنامج الابتكار والبحث التعليمي (EIR) (مُنح في أوائل السنة المالية 2021)
  • 124.7 مليون دولار لاكتساب الوعي المبكر والاستعداد لبرامج البكالوريوس (منح الشراكة) (GEAR-UP)
  • 23 مليون دولار لمساعدة الخريجين في مجالات الحاجة الوطنية
  • 25 مليون دولار لنهج مبتكرة لمحو الأمية
  • 5.7 مليون دولار لبرنامج تعليم الطلاب الموهوبين والموهوبين Jacob K.Javits
  • 900000 دولار أمريكي لمنح اتحاد تعليم المهاجرين (CIG)
  • 29 مليون دولار لبرنامج تعليم سكان هاواي الأصليين
  • 12.6 مليون دولار لبرنامج تحسين العلوم والهندسة للأقليات (MSEIP)
  • 1.4 مليون دولار لبرنامج منحة Perkins للابتكار والتحديث
  • 300000 دولار أمريكي لتعزيز مؤسسات خدمة الأمريكيين الآسيويين والأمريكيين الأصليين في جزر المحيط الهادئ (AANAPISI)
  • 2.3 مليون دولار لتعزيز مؤسسات الخدمة غير القبلية للأمريكيين الأصليين (NASNTI)
  • 1.5 مليون دولار لتوفير برامج تعليمية خاصة في تكنولوجيا التعليم ووسائل الإعلام والمواد للطلاب ذوي الإعاقة من خلال اتفاقية تعاونية مع مركز التعلم المبكر عن العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات للأطفال الصغار
  • 9.3 مليون دولار لتوفير برامج التعليم الخاص ، التكنولوجيا التعليمية ، ووسائل الإعلام ، والمواد للأفراد ذوي الإعاقة عبر تصعيد
  • 151.2 مليون دولار ل برامج TRIO الفيدرالية
  • 73.7 مليون دولار أمريكي لدعم التطوير الفعال للمعلمين (SEED)
  • 49.4 مليون دولار أمريكي لملخص الاستثمار في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات للسنة المالية 2018-2020

يمكنك البحث عن فرص المنح التقديرية المفتوحة أو التواصل مع جهات اتصال STEM بالقسم المذكورة أدناه. تسرد توقعات فرص التمويل جميع برامج المنح التقديرية للإدارة تقريبًا للسنة المالية 2021.

منح موارد مقدم الطلب

نشر القسم في ربيع 2020 مصدرين جديدين لمقدمي طلبات المنح. تم تطوير هذه الموارد من أجل (1) تقديم نظرة عامة على عملية طلب المنح التقديرية (أو التنافسية) و (2) تقديم مزيد من التفاصيل التي يقصد استخدامها من قبل المتقدمين المحتملين ، بما في ذلك المستفيدون الجدد المحتملون. هذه تدعم إحدى الأولويات الإدارية الجديدة للسكرتيرة بشأن الحاصلين على المنح المحتملة الجديدة والتي تم نشرها في مارس 2020. ويمكن أيضًا العثور عليها ضمن "معلومات المنحة الأخرى" على صفحة الويب الخاصة بمنحة ED.

اتصل بالمراجعين النظراء

تبحث الإدارة عن مراجعين أقران لموسم المنح التنافسية / التقديري للعام المالي 2021 ، بما في ذلك مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات / علوم الكمبيوتر (من بين أمور أخرى). يسلط إشعار السجل الفيدرالي الضوء على الاحتياجات المحددة لمكتب التعليم الابتدائي والثانوي (OESE) ، ومكتب التعليم ما بعد الثانوي (OPE) ، ومكتب خدمات التعليم الخاص وإعادة التأهيل (OSERS). توفر مجموعة الشرائح "كيف تصبح مراجعًا نظيرًا" معلومات إضافية والخطوات التالية.

استراتيجية أمريكا لتعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات

الخطة الإستراتيجية للتعليم في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) ، رسم مسار للنجاح: إستراتيجية أمريكا لتعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، التي نُشرت في ديسمبر 2018 ، تحدد استراتيجية اتحادية للسنوات الخمس المقبلة بناءً على رؤية لمستقبل حيث سيكون لجميع الأمريكيين إمكانية الوصول مدى الحياة إلى تعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات عالي الجودة وستكون الولايات المتحدة الرائدة عالميًا في محو الأمية والابتكار ، والتوظيف. إنه يمثل دعوة عاجلة للعمل من أجل تعاون وطني مع المتعلمين ، والأسر ، والمعلمين ، والمجتمعات ، وأصحاب العمل & # 8212a "نورث ستار" لمجتمع العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات حيث يرسم بشكل جماعي مسارًا لنجاح الأمة. القسم مشارك نشط في كل مجموعة من مجموعات العمل المشتركة بين الوكالات التي تركز على تنفيذ الخطة.

في ديسمبر 2020 ، أصدر مكتب سياسة العلوم والتكنولوجيا بالبيت الأبيض تقرير عن سير العمل في تنفيذ الخطة الإستراتيجية الفيدرالية لتعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات. يصف تقرير التقدم هذا الجهود الجارية وممارسات التنفيذ عبر الحكومة الفيدرالية حيث تعمل على تحقيق أهداف وغايات الخطة الإستراتيجية. يجمع هذا التقرير أيضًا معلومات الميزانية من جميع الوكالات الفيدرالية التي لديها استثمارات في تعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات خلال السنة المالية (السنة المالية) 2019. بالإضافة إلى ذلك ، تهدف هذه الوثيقة إلى تلبية المتطلبات بموجب مصادقة أمريكا كومبيتس لعام 2010 التي يفرضها مكتب سياسة العلوم والتكنولوجيا ( OSTP) تقريرًا سنويًا إلى الكونجرس في وقت طلب ميزانية الرئيس لتقديم تحديث عن أداء المحفظة الفيدرالية للتعليم في مجال العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) وجردًا لاستثمارات تعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات الفيدرالية. صدر تقرير تقدم العمل لعام 2019 في أكتوبر 2019

أولوية السكرتير في العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات

العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات هي حجر الزاوية في أجندة التعليم الشامل للقسم. تم استخدام أولوية العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) عبر برامج المنح التقديرية للإدارات لتعزيز مهمة القسم ، والتي تتمثل في "تعزيز تحصيل الطلاب والاستعداد للقدرة التنافسية العالمية من خلال تعزيز التميز التعليمي وضمان المساواة في الوصول".

النشرة الإخبارية لوزارة التعليم الأمريكية

في فبراير 2020 ، أنشأت الوزارة النشرة الإخبارية الخاصة بالعلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) الخاصة بوزارة التعليم الأمريكية. يرجى الذهاب إلى صفحة الاشتراك في النشرة الإخبارية للتسجيل.

أرشفة الرسائل الإخبارية STEM

إحاطة تعليم STEM

يتم بث ملخصات تعليم العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (STEM) بشكل مباشر ومضمونة عن قرب وأرشفتها لراحتك.

إحاطات STEM القادمة

2021 - التصنيع المتقدم: صناعة المستقبل ، سجل هنا

إحاطات STEM المؤرشفة

موارد

أدوات الاتصال الأخرى

مواقع STEM للوكالة الفيدرالية الأخرى

فيما يلي الوكالات الفيدرالية التي تتعاون الوزارة معها لدعم أهداف الخطة الإستراتيجية للتعليم في مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات (انظر القسم أعلاه للحصول على مزيد من التفاصيل) ودعم أصحاب المصلحة في الوزارة.


4. النماذج والنظرية

سؤال مهم يتعلق بالعلاقة بين النماذج والنظريات. هناك مجموعة كاملة من المواقف تتراوح من النماذج الخاضعة للنظريات إلى النماذج المستقلة عن النظريات.

4.1 النماذج كشركات تابعة للنظرية

لمناقشة العلاقة بين النماذج والنظريات في العلم ، من المفيد تلخيص مفاهيم النموذج والنظرية في المنطق بإيجاز. أ نظرية تعتبر مجموعة (مغلقة بشكل استنتاجي عادة) من الجمل في لغة رسمية. أ نموذج هي بنية (بالمعنى الوارد في القسم 2.3) تجعل كل جمل النظرية صحيحة عندما يتم تفسير رموزها على أنها تشير إلى أشياء أو علاقات أو وظائف هيكل. الهيكل هو أ نموذج النظرية بمعنى أنها موصوفة بشكل صحيح من قبل النظرية (انظر Bell and Machover 1977 أو Hodges 1997 للحصول على التفاصيل). يشار إلى النماذج المنطقية أحيانًا باسم & ldquomodels of the theory & rdquo للإشارة إلى أنها تفسيرات لنظام شكلي مجرد.

تنقل النماذج في العلم أحيانًا من المنطق فكرة كونها تفسيرًا لحساب التفاضل والتكامل المجرد (هيس 1967). هذا أمر بارز في الفيزياء ، حيث القوانين العامة و [مدش] مثل نيوتن و rsquos معادلة الحركة و mdashlie في قلب النظرية. يتم تطبيق هذه القوانين على نظام معين و mdashe.g. ، البندول و [مدشبي] اختيار وظيفة قوة خاصة ، ووضع افتراضات حول التوزيع الكتلي للبندول وما إلى ذلك. النموذج الناتج إذن هو تفسير (أو تحقيق) للقانون العام.

من المهم الاحتفاظ بمفاهيم النموذج المنطقي والنموذج التمثيلي منفصلين (Thomson-Jones 2006): هذه مفاهيم متميزة. يمكن أن يكون شيء ما نموذجًا منطقيًا دون أن يكون نموذجًا تمثيليًا ، و والعكس صحيح. ومع ذلك ، فإن هذا لا يعني أن شيئًا ما لا يمكن أن يكون نموذجًا بكلتا الحالتين في وقت واحد. في الواقع ، كما يشير Hesse (1967) ، فإن العديد من النماذج في العلم هي نماذج منطقية وتمثيلية. نموذج نيوتن ورسكووس لحركة الكواكب هو مثال على ذلك: النموذج ، الذي يتكون من مجالين متجانسين مثاليين يقعان في فضاء فارغ بخلاف ذلك يجذبان بعضهما البعض جاذبية ، هو في نفس الوقت نموذج منطقي (لأنه يجعل بديهيات ميكانيكا نيوتن صحيحة عند تفسيرها كإشارة إلى النموذج) ونموذج تمثيلي (لأنه يمثل الشمس والأرض الحقيقية).

هناك مفهومان رئيسيان للنظريات العلمية ، ما يسمى بالرؤية النحوية للنظريات وما يسمى بالرؤية الدلالية للنظريات (انظر المدخل الخاص ببنية النظريات العلمية). في كلا المفهومين ، يلعب النموذجان دورًا ثانويًا للنظريات ، وإن كان ذلك بطرق مختلفة جدًا. يحتفظ العرض النحوي للنظريات (انظر قسم الإدخال في العرض النحوي) بالمفاهيم المنطقية للنموذج والنظرية. يفسر النظرية على أنها مجموعة من الجمل في نظام منطقي بديهي ، ونموذج كتفسير بديل لحساب معين (Braithwaite 1953 Campbell 1920 [1957] Nagel 1961 Spector 1965). على سبيل المثال ، إذا أخذنا الرياضيات المستخدمة في النظرية الحركية للغازات وأعدنا تفسير مصطلحات هذا الحساب بطريقة تجعلها تشير إلى كرات البلياردو ، فإن كرات البلياردو هي نموذج للنظرية الحركية للغازات بمعنى أن كل جمل النظرية تتحقق. من المفترض أن يكون النموذج شيئًا مألوفًا لنا ، وهو يخدم الغرض من جعل حساب التفاضل والتكامل الرسمي المجرد أكثر وضوحًا. يمكن أن يكون لنظرية معينة نماذج مختلفة ، ويعتمد النموذج الذي نختاره على أهدافنا ومعرفتنا الخلفية. يختلف مؤيدو وجهة النظر النحوية حول أهمية النماذج. اعتقد كارناب وهيمبل أن النماذج تخدم فقط غرضًا تربويًا أو جماليًا ويمكن الاستغناء عنها في النهاية لأن جميع المعلومات ذات الصلة واردة في النظرية (Carnap 1938 Hempel 1965 انظر أيضًا Bailer-Jones 1999). ناجل (1961) وبريثويت (1953) ، من ناحية أخرى ، يؤكدان على ارشادي دور النماذج ، ويؤكد شافنر (1969) أن المصطلحات النظرية تحصل على الأقل على جزء من معناها من النماذج.

تتخلص النظرة الدلالية للنظريات (انظر قسم الدخول في العرض الدلالي) من الجمل في نظام منطقي بديهي ويفسر النظرية على أنها مجموعة من النماذج. من وجهة النظر هذه ، النظرية هي حرفياً فئة أو مجموعة أو عائلة من النماذج و mdashmodels هي اللبنات الأساسية التي تتكون منها النظريات العلمية. تعمل الإصدارات المختلفة من العرض الدلالي مع مفاهيم مختلفة للنموذج ، ولكن ، كما هو مذكور في القسم 2.3 ، يتم تفسير نماذج العرض الدلالي في الغالب على أنها هياكل نظرية المجموعة. لمناقشة الخيارات المختلفة ، نحيل القارئ إلى المدخل ذي الصلة في هذه الموسوعة (المرتبطة في بداية هذه الفقرة).

4.2 النماذج المستقلة عن النظريات

في كل من النظرة النحوية والدلالية للنظريات ، يُنظر إلى النماذج على أنها تابعة للنظرية ولا تلعب أي دور خارج سياق النظرية. This vision of models has been challenged in a number of ways, with authors pointing out that models enjoy various degrees of freedom from theory and function autonomously in many contexts. Independence can take many forms, and large parts of the literature on models are concerned with investigating various forms of independence.

Models as completely independent of theory. The most radical departure from a theory-centered analysis of models is the realization that there are models that are completely independent from any theory. An example of such a model is the Lotka&ndashVolterra model. The model describes the interaction of two populations: a population of predators and one of prey animals (Weisberg 2013). The model was constructed using only relatively commonsensical assumptions about predators and prey and the mathematics of differential equations. There was no appeal to a theory of predator&ndashprey interactions or a theory of population growth, and the model is independent of theories about its subject matter. If a model is constructed in a domain where no theory is available, then the model is sometimes referred to as a &ldquosubstitute model&rdquo (Groenewold 1961), because the model substitutes a theory.

Models as a means to explore theory. Models can also be used to explore theories (Morgan and Morrison 1999). An obvious way in which this can happen is when a model is a logical model of a theory (see Section 4.1). A logical model is a set of objects and properties that make a formal sentence true, and so one can see in the model how the axioms of the theory play out in a particular setting and what kinds of behavior they dictate. But not all models that are used to explore theories are logical models, and models can represent features of theories in other ways. As an example, consider chaos theory. The equations of non-linear systems, such as those describing the three-body problem, have solutions that are too complex to study with paper-and-pencil methods, and even computer simulations are limited in various ways. Abstract considerations about the qualitative behavior of solutions show that there is a mechanism that has been dubbed &ldquostretching and folding&rdquo (see the entry Chaos). To obtain an idea of the complexity of the dynamics exhibiting stretching and folding, Smale proposed to study a simple model of the flow&mdashnow known as the &ldquohorseshoe map&rdquo (Tabor 1989)&mdashwhich provides important insights into the nature of stretching and folding. Other examples of models of that kind are the Kac ring model that is used to study equilibrium properties of systems in statistical mechanics (Lavis 2008) and Norton&rsquos dome in Newtonian mechanics (Norton 2003).

Models as complements of theories. A theory may be incompletely specified in the sense that it only imposes certain general constraints but remains silent about the details of concrete situations, which are provided by a model (Redhead 1980). A special case of this situation is when a qualitative theory is known and the model introduces quantitative measures (Apostel 1961). Redhead&rsquos example of a theory that is underdetermined in this way is axiomatic quantum field theory, which only imposes certain general constraints on quantum fields but does not provide an account of particular fields. Harré (2004) notes that models can complement theories by providing mechanisms for processes that are left unspecified in the theory even though they are responsible for bringing about the observed phenomena.

Theories may be too complicated to handle. In such cases a model can complement a theory by providing a simplified version of the theoretical scenario that allows for a solution. Quantum chromodynamics, for instance, cannot easily be used to investigate the physics of an atomic nucleus even though it is the relevant fundamental theory. To get around this difficulty, physicists construct tractable phenomenological models (such as the MIT bag model) which effectively describe the relevant degrees of freedom of the system under consideration (Hartmann 1999, 2001). The advantage of these models is that they yield results where theories remain silent. Their drawback is that it is often not clear how to understand the relationship between the model and the theory, as the two are, strictly speaking, contradictory.

Models as preliminary theories. The notion of a model as a substitute for a theory is closely related to the notion of a developmental model. This term was coined by Leplin (1980), who pointed out how useful models were in the development of early quantum theory, and it is now used as an umbrella notion covering cases in which models are some sort of a preliminary exercise to theory.

Also closely related is the notion of a probing model (or &ldquostudy model&rdquo). Models of this kind do not perform a representational function and are not expected to instruct us about anything beyond the model itself. The purpose of these models is to test new theoretical tools that are used later on to build representational models. In field theory, for instance, the so-called &phi 4 -model was studied extensively, not because it was believed to represent anything real, but because it served several heuristic functions: the simplicity of the &phi 4 -model allowed physicists to &ldquoget a feeling&rdquo for what quantum field theories are like and to extract some general features that this simple model shared with more complicated ones. Physicists could study complicated techniques such as renormalization in a simple setting, and it was possible to get acquainted with important mechanisms&mdashin this case symmetry-breaking&mdashthat could later be used in different contexts (Hartmann 1995). This is true not only for physics. As Wimsatt (1987, 2007) points out, a false model in genetics can perform many useful functions, among them the following: the false model can help answering questions about more realistic models, provide an arena for answering questions about properties of more complex models, &ldquofactor out&rdquo phenomena that would not otherwise be seen, serve as a limiting case of a more general model (or two false models may define the extremes of a continuum of cases on which the real case is supposed to lie), or lead to the identification of relevant variables and the estimation of their values.

Interpretative models. Cartwright (1983, 1999) argues that models do not only aid the application of theories that are somehow incomplete she claims that models are also involved كلما كان a theory with an overarching mathematical structure is applied. The main theories in physics&mdashclassical mechanics, electrodynamics, quantum mechanics, and so on&mdashfall into this category. Theories of that kind are formulated in terms of abstract concepts that need to be concretized for the theory to provide a description of the target system, and concretizing the relevant concepts, idealized objects and processes are introduced. For instance, when applying classical mechanics, the abstract concept of force has to be replaced with a concrete force such as gravity. To obtain tractable equations, this procedure has to be applied to a simplified scenario, for instance that of two perfectly spherical and homogeneous planets in otherwise empty space, rather than to reality in its full complexity. The result is an interpretative model, which grounds the application of mathematical theories to real-world targets. Such models are independent from theory in that the theory does not determine their form, and yet they are necessary for the application of the theory to a concrete problem.

Models as mediators. The relation between models and theories can be complicated and disorderly. The contributors to a programmatic collection of essays edited by Morgan and Morrison (1999) rally around the idea that models are instruments that mediate between theories and the world. Models are &ldquoautonomous agents&rdquo in that they are independent from both theories and their target systems, and it is this independence that allows them to mediate between the two. Theories do not provide us with algorithms for the construction of a model they are not &ldquovending machines&rdquo into which one can insert a problem and a model pops out (Cartwright 1999). The construction of a model often requires detailed knowledge about materials, approximation schemes, and the setup, and these are not provided by the corresponding theory. Furthermore, the inner workings of a model are often driven by a number of different theories working cooperatively. In contemporary climate modeling, for instance, elements of different theories&mdashamong them fluid dynamics, thermodynamics, electromagnetism&mdashare put to work cooperatively. What delivers the results is not the stringent application of one theory, but the voices of different theories when put to use in chorus with each other in one model.

In complex cases like the study of a laser system or the global climate, models and theories can get so entangled that it becomes unclear where a line between the two should be drawn: where does the model end and the theory begin? This is not only a problem for philosophical analysis it also arises in scientific practice. Bailer-Jones (2002) interviewed a group of physicists about their understanding of models and their relation to theories, and reports widely diverging views: (i) there is no substantive difference between model and theory (ii) models become theories when their degree of confirmation increases (iii) models contain simplifications and omissions, while theories are accurate and complete (iv) theories are more general than models, and modeling is about applying general theories to specific cases. The first suggestion seems to be too radical to do justice to many aspects of practice, where a distinction between models and theories is clearly made. The second view is in line with common parlance, where the terms &ldquomodel&rdquo and &ldquotheory&rdquo are sometimes used to express someone&rsquos attitude towards a particular hypothesis. The phrase &ldquoit&rsquos just a model&rdquo indicates that the hypothesis at stake is asserted only tentatively or is even known to be false, while something is awarded the label &ldquotheory&rdquo if it has acquired some degree of general acceptance. However, this use of &ldquomodel&rdquo is different from the uses we have seen in Sections 1 to 3 and is therefore of no use if we aim to understand the relation between scientific models and theories (and, incidentally, one can equally dismiss speculative claims as being &ldquojust a theory&rdquo). The third proposal is correct in associating models with idealizations and simplifications, but it overshoots by restricting this to models in fact, also theories can contain idealizations and simplifications. The fourth view seems closely aligned with interpretative models and the idea that models are mediators, but being more general is a gradual notion and hence does not provide a clear-cut criterion to distinguish between theories and models.


Criticisms of STEM

Critics of STEM education believe the in-depth focus on science, technology, engineering, and math shortchanges students' learning and experiences with other subjects that are also important, such as art, music, literature, and writing. These non-STEM subjects contribute to brain development, critical reading skills, and communication skills.

Another criticism of STEM education is the belief—alleged to be mistaken—that it will fill a coming shortage of workers in fields related to those subjects. For careers in technology and many careers in engineering, this prediction may be true. However, careers in many scientific areas and in mathematics currently have a shortage of jobs available for the number of people seeking employment.


JOTS v25n2 - Models of Curriculum Integration

The notion of curriculum integration is not new. Dewey and Kilpatrick advocated forms of integration early in the century ( Vars, 1991 ). More recently, however, educational theorists have been advocating curriculum integration for a number of reasons. The challenge has been for those who attempt to put theory into practice. The purpose of this paper is to define curriculum integration, discuss selected research related to curriculum integration, present several curriculum models for integration, and discuss some of the implications curriculum integration will have on education.

Integrated Curriculum Defined

"The very notion of `integration' incorporates the idea of unity between forms of knowledge and the respective disciplines" ( Pring, 1973, p. 135 ). In practice this can take many forms. Those who consider astronomy, biology, chemistry, geology, and physics as distinct disciplines consider a general science course a step in the direction of integration. They use the metaphor of a marble cake versus a layer cake to signify different levels of integration. The layer cake means each of the sciences maintains an identity in a general science course while the marble cake is more problem based with the various sciences contributing to the solution of the problem. They argue that the layer cake is more of an interdisciplinary approach to curriculum because the boundaries among the disciplines are maintained. Therefore, if one is discussing curriculum integration with a science educator, one must first determine the context because integration could refer to integration within the sciences rather than integration among a wide range of disciplines so that the learner experiences a number of interconnections among disciplines.

An interdisciplinary curriculum can be closely related to an integrated curriculum. Most educators represent the view that knowledge in interdisciplinary studies is a repackaging and, perhaps, enhancement of disciplinebased knowledge ( Kain, 1993 ). In Jacobs' ( 1989 ) definition, interdisciplinary means conscientiously applying methodology and language from more than one discipline to a theme, topic, or problem.

Whether a curriculum is interdisciplinary or integrated is not the main issue. Rather, the focus should be on designing a curriculum that is relevant, standards based, and meaningful for students. At the same time, the curriculum should challenge students to solve real world problems.

Research Supporting Curriculum Integration

During this decade, cognitive scientists have been able to use advanced imaging technologies to study the operation of the brain.

Much of this research has yet to be directly translated into curriculum and pedagogy. This research is spawning a dynamic educational philosophy referred to as "constructivism" which refers to engaging students in constructing their own knowledge. "The single best way to grow a better brain is through challenging problem solving. This creates new dendritic connections that allow us to make even more connections" ( Jenson, 1998, p. 35 ).

And one of the best ways to promote problem solving is through an enriched environment that makes connections among several disciplines ( Wolf & Brandt, 1998 ).

Educational researchers have found that an integrated curriculum can result in greater intellectual curiosity, improved attitude towards schooling, enhanced problem-solving skills, and higher achievement in college ( Austin, Hirstein, & Walen, 1997 Kain, 1993 ). Barab and Landa ( 1997 ) indicated that when students focus on problems worth solving, motivation and learning increase.

Some schools have used an integrated curriculum as a way to make education relevant and thus a way to keep students interested in school ( Kain, 1993 ). In a traditional program, relevancy can be a problem. One of the most common questions in a mathematics class is, "Why are we learning this math?" And the common response is, "Because you will need to know it in your math class next year." This response seldom satisfies the learner. Schools report higher attendance rates when students are engaged in an integrated curriculum ( Meier & Dossey, unpublished manuscript ). Having the opportunity to utilize knowledge and skills from several disciplines does offer increased opportunities for making the curriculum relevant. A word of caution is in order, however. Just because a curriculum is integrated does not automatically mean that it is relevant.

A number of organizations support integrated learning. Project 2061's benchmarks for science literacy calls for an interdisciplinary, integrated development of knowledge organized around themes that cut across various science disciplines, mathematics, social studies, and technology ( American Association for the Advancement of Science, 1993 ). The National Science Education Standards ( National Research Council, 1996 ) and the Mathematics Standards ( National Council of Teachers of Mathematics, 1989 ) also promote integrated learning. The pending Technology Education Standards ( International Technology Education Association, 1998 ) actually include a major section on making "technological connections." This section refers to ways that technology education relates to other disciplines.

Another premise supporting the move towards integrated curricula is that the current system of discipline-based education is not as effective as it must be. The assumption is that most real world problems are multidisciplinary in nature and that the current curriculum is unable to engage students in real world situations. Thus, a discipline-based curriculum should be replaced with an integrated curriculum ( Kain, 1993 ).

Models of Curriculum Integration

Figure 1. The interdisciplinary model.

Figure 2. The problem-based model.

Figure 3. The theme-based model.

Implications of Implementing an Integrated Curriculum

No matter which model is selected, there are several common factors that tend to emerge. First, teachers must shift their belief system from one that is primarily didactic in nature to one that has a foundation in constructivism. Rather than asking students to follow the steps of procedure, memorize facts, or verify given principles or laws, students work together to discover knowledge, applying their knowledge as they solve real world problems.

Second, an extensive amount of professional development is needed for teachers. This includes a significant intervention of two or three weeks of knowledge development in curriculum areas other than the one they are certified to teach. Also, this professional development must include extensive practice in the use of constructivist-oriented pedagogy.

Third, the teachers need to become members of learning communities. At one level this means working with one's peers to improve education. At another level teachers work with their students in solving problems that have multiple answers.

Fourth, teachers need to become skilled in facilitating small group learning. Research has shown that learning is a social process and that students learn a great deal by interacting with one another.

Fifth, teachers need to manage experiential-oriented instruction. This includes inventorying and storing materials the safe operation of instrumentation, machines, and equipment and leading students toward efficient progress.

Sixth, teachers need to learn to use authentic assessment strategies such as portfolios, performance exams, and rubrics to document student progress.

Seventh, administrators and school boards need to be oriented so the necessary resources and ongoing support can be provided to the teachers.

Eighth, public information strategies need to be implemented in order to inform the community and parents that a new paradigm of education is being used. The expectation is for education to be provided as it has always been, and unless the public is informed of changes to be made, there is likely to be resistance.

Finally, changing to an integrated curriculum requires systemic reform. This includes the way teachers are prepared, certified, and assessed. Attention must also be given to statewide assessment of students and the process whereby teacher credentials are renewed.

استنتاج

Given the implications listed above, the prospect for moving to the implementation of an integrated and/or interdisciplinary curriculum on a nationwide basis is bleak. On the other hand, research in the area of education as well as in cognitive science suggests that some form of an integrated curriculum is likely to promote more learning. This being true, the topic of integrated curriculum is destined to receive a lot of attention soon.

مراجع

American Association for the Advancement of Science. (1993). Project 2061: Bench marks for science literacy, . New York: Oxford University Press.

Austin , J. D., Hirstein, J., & Walen, S. (1997). Integrated mathematics interfaced with science. School Science and Mathematics , 97(1), 45–49.

Barab , S. A., & Landa, A. (1997). Designing effective interdisciplinary anchors. Educational Leadership , 54(6), 52–58.

International Technology Education Association. (1998). Standards for technology education: Content for the study of technology . Blacksburg, VA: Author.

Jacobs , H. H. (Ed.). (1989). Interdisciplinary curriculum: Design and implementation . Alexandria, VA: Association for Supervision and Curriculum Development.

Jensen , E. (1998). Teaching with the brain in mind . Alexandria, VA: Association for Supervision and Curriculum Development.

Kain , D. L. (1993). Cabbages and kings: Research directions in integrated/interdisciplinary curriculum. The Journal of Educational Thought , 27(3), 312–331.

LaPorte , J., & Sanders, M. (1996). Technology science mathematics . New York: Glenco/McGraw-Hill.

Meier , & Dossey, unpublished manuscript, Illinois State University.

National Research Council. (1996). National science education standards . Washington, DC: National Academy Press.

المجلس الوطني لمدرسي الرياضيات. (1989). Curriculum and evaluation standards for school mathematics . Reston, VA: Author.

Pring , R. (1973). Curriculum integration. In R. S. Peters (Ed.), The philosophy of education (pp. 123–149). London: Oxford University Press.

Vars , G. F. (1991). Integrated curriculum in historical perspective. Educational Leadership , 49(2), 14–15.

Wolf , P., & Brandt, R. (1998). What do we know from brain research? Educational Leadership , 56(3), 8–13.


Science and Engineering Practices

The practices describe behaviors that scientists engage in as they investigate and build models and theories about the natural world and the key set of engineering practices that engineers use as they design and build models and systems. The NRC uses the term practices instead of a term like “skills” to emphasize that engaging in scientific investigation requires not only skill but also knowledge that is specific to each practice. Part of the NRC’s intent is to better explain and extend what is meant by “inquiry” in science and the range of cognitive, social, and physical practices that it requires. Although engineering design is similar to scientific inquiry, there are significant differences. For example, scientific inquiry involves the formulation of a question that can be answered through investigation, while engineering design involves the formulation of a problem that can be solved through design. Strengthening the engineering aspects of the Next Generation Science Standards will clarify for students the relevance of science, technology, engineering and mathematics (the four STEM fields) to everyday life.

Asking Questions and Defining Problems

A practice of science is to ask and refine questions that lead to descriptions and explanations of how the natural and designed world works and which can be empirically tested.

Developing and Using Models

A practice of both science and engineering is to use and construct models as helpful tools for representing ideas and explanations. These tools include diagrams, drawings, physical replicas, mathematical representations, analogies, and computer simulations.

Planning and Carrying Out Investigations

Scientists and engineers plan and carry out investigations in the field or laboratory, working collaboratively as well as individually. Their investigations are systematic and require clarifying what counts as data and identifying variables or parameters.

Analyzing and Interpreting Data

Scientific investigations produce data that must be analyzed in order to derive meaning. Because data patterns and trends are not always obvious, scientists use a range of tools—including tabulation, graphical interpretation, visualization, and statistical analysis—to identify the significant features and patterns in the data. Scientists identify sources of error in the investigations and calculate the degree of certainty in the results. Modern technology makes the collection of large data sets much easier, providing secondary sources for analysis.

Using Mathematics and Computational Thinking

In both science and engineering, mathematics and computation are fundamental tools for representing physical variables and their relationships. They are used for a range of tasks such as constructing simulations statistically analyzing data and recognizing, expressing, and applying quantitative relationships.

Constructing Explanations and Designing Solutions

The products of science are explanations and the products of engineering are solutions.

Engaging in Argument from Evidence

Argumentation is the process by which explanations and solutions are reached.

Obtaining, Evaluating, and Communicating Information

Scientists and engineers must be able to communicate clearly and persuasively the ideas and methods they generate. Critiquing and communicating ideas individually and in groups is a critical professional activity.


2.1: Models in Science and Engineering - Mathematics


  • Teachers should select instructional models for teaching the practices based on their commitments, preferences, and their local context.
  • District staff و PD providers should highlight for teachers that multiple instructional models can be used to implement the practices although PD may focus on a specific one.
  • School leaders should know what instructional models are used by their teachers and learn to recognize qualities of them within classroom.

What is the Issue?

The Next Gen Science Standards (NGSS) expect learners to engage in eight science and engineering practices in order to learn and apply conceptual ideas. People often assume that a particular instructional model is best for engaging students in the NGSS practices. In fact, there are multiple models that can be used effectively.

Authors:

PHILIP BELL AND ANDREW SHOUSE

Things to Think About

  • How satisfied are you with your current way of teaching science and engineering? How well does it engage students in the science and engineering practices?
  • What instructional models do you currently use? Which additional ones might be suitable for your context?
  • It is productive to take up small specific teaching practices that can be repeated and refined throughout your teaching. What teaching strategy might you want to focus on?

Things to Consider

  • NGSS and the underlying NRC Framework do not say anywhere that there is only one instructional approach for engaging students in the practices. But specific curricula, instructional resources, and PD can reinforce this view by focusing on only one model at a time. There are actually multiple instructional models that can be productively used to implement the learning goals of NGSS.
  • Explore the practice-focused instructional models listed in the table and select one(s) that fit your situation and personal preferences.
  • Selecting an instructional model that fits a particular classroom should be based on local circumstances. This can involve supporting instruction that fits a teacher's personal history, goals, or commitments. Or it can be based on what instructional model is in use in the local curriculum. The district's or school's instructional strategy or a professional learning community may also shape teachers' orientation to an instructional model.
  • Implementing an instructional model may require adaptation of available curriculum to engage students in the practices.
  • Multiple instructional models can be integrated, but it is important for the learning experience to be coherent so that a rigorous and engaging classroom culture can be cultivated.

Attending to Equity

  • Instructional strategies vary in terms of how they relate the science being learned to the lives and interests of the learners and the communities they are part of. Some instructional models—for example, culturally relevant instruction—actively connect to and build upon the life experiences and practices of learners.
  • In order to make science teaching and learning as inclusive as possible, educators should select instructional models that engage students with the practices in different, locally relevant ways.

Recommended Actions You Can Take

  • Learn which instructional models for science instruction are used in your district, school, or PD. Determine if it focuses on practices.
  • Connect to others who use a desired instructional model in order to share materials and learn about the finer points of using a specific instructional model.

ALSO SEE STEM TEACHING TOOLS

STEM Teaching Tools content copyright 2014-19 UW Institute for Science + Math Education. كل الحقوق محفوظة.
This site is primarily funded by the National Science Foundation (NSF) through the Research + Practice Collaboratory (Award #1238253). Opinions expressed are not those of any funding agency.

Work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 Unported License. Others may adapt with attribution. Funded by the National Science Foundation (NSF). Opinions expressed are not those of any funding agency.


شاهد الفيديو: الفرض الأول في الرياضيات للسنة الثانية متوسط نموذج رقم 01 (شهر اكتوبر 2021).