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Enregistrement W1772603559 · doi:10.24908/pceea.v0i0.4914

ExCEL: A Unique Approach to Providing Experiential Learning Opportunities

2013· article· en· W1772603559 sur OpenAlexaffvenue
Kelton Friedrich

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningDisciplineExperiential educationSustainabilityActive learning (machine learning)Open learningEngineering educationLearning sciencesEducational technologyWork (physics)Knowledge managementEngineering managementEngineeringComputer scienceEngineering ethicsCooperative learningPedagogyTeaching methodPsychologySociologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

McMaster University’s proposed Engineering Centre for Experiential Learning (ExCEL) is a novel example of providing a deep student learning experience outside of the traditional academic experience, and one in which experiential learning opportunities are intended to drive the development of additional learning opportunities. The ExCEL Initiative has students engaged in goal setting and fundraising, and actively involved in the design, construction and management of an engineering student centre building that will support future experiential learning opportunities for students. This integrates a diverse range of engineering pedagogical topics including open ended design, multi-disciplinary collaboration, sustainability, work-integrated learning, industry-academic collaboration, project-based learning and professional development. This learning opportunity will be analyzed on how it was leveraged and integrated to address this host of pedagogical topics through a real world project. Detailing this unique example will allow the rich learning aspects of it to be implemented by other educators in other engineering education institutions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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