LABORATORY BASED PROJECT FOR EXPERIENTIAL LEARNING IN PLC SYSTEMS INTEGRATION AND PLC SYSTEMS DATA ACCESS
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
While there many approaches toexperiential learning, open-ended problem-basedlearning is believed in literature to be the most effectiveapproach. However, in the teaching of engineering, thisapproach is resource intensive. Consequently, it is usuallyconfined to a single capstone course in engineeringprograms. On the other hand, laboratory-based learning,which is one of the oldest forms of experiential learning,is less resource intensive than problem-based learning.But in its simplest form, where students are required tocarry out well-structured laboratories, laboratory-basedlearning does not develop students’ design, projectmanagement and communications skills. In this paper, wepresent a learning approach that combines laboratorybasedlearning with open-ended problem-based learning.This approach harnesses the strength of laboratory-basedlearning and open-ended problem-based learningapproaches, while mitigating their shortfalls. In theapproach, students working in groups of three to four areintroduced to two areas of study, namely: ProgrammableLogic Controller (PLC) systems integration and PLCsystems data access. Thereafter, the students are asked todevelop group projects which either integrate the twoareas of study, or extend the functions of the laboratoriesin one of the areas of study. Once the project is approved,the students are required to design, implement and testtheir solutions within a specified timeframe. We havereceived a lot of positive feedback from students aboutthis learning approach, and in the future we would like tocarry out a formal survey to determine its educationaleffectiveness.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle