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Enregistrement W1775671189 · doi:10.24908/pceea.v0i0.3572

Graduate Attributes: Intentional Mapping and Assessment Portfolios

2011· article· en· W1775671189 sur OpenAlexafffundvenueabout
Peter Wolf, Warren Stiver

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Guelph
Mots-clésPortfolioCurriculumAccreditationVisionSession (web analytics)Presentation (obstetrics)Engineering educationMedical educationComputer sciencePsychologyMathematics educationEngineering managementPedagogyEngineeringSociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1987, the University of Guelph introduced Learning1. CurricKit Outcomes Mapping has been created to support intentional curriculum development through aggregating faculty input on course outcomes to a program perspective.2. Progression Maps have been created to aid in the visualization of a program’s curriculum structure, through courses, semesters and program years3. A Portfolio System has been developed to permit student, educator and program portfolios to be built. These portfolios allow for reflection and for assessment of learning outcomes based on the artefacts of student work.This presentation will share current status and Guelph’s visions for the future - a future in which every student has a learning outcomes based portfolio and every program has an intentional curriculum map and a program level portfolio.By the end of this session, participants will be able to:• Describe the processes and tools being used at the University of Guelph,• Consider how to apply or adapt them for use in theirObjectives for all of its undergraduate programs. In 2004, the NSERC Chairs in Design Engineering released a white paper on Engineering Design Competencies. In 2009, the Province of Ontario mandated University Undergraduate Degree Level Expectations (UUDLEs). And finally, in 2010, the Canadian Engineering Accreditation Board (CEAB) began reviewing and assessing progress towards twelve graduate attributes. These initiatives are based on an outcomes philosophy towards curriculum development that is distinctly different from our historical, and still common, inputs based approach. Success in a learning outcomes approach relies on engaging students,educators and program leaders and is data-informed, educator- and student-driven, intentional and assessed. Guelph has been developing a combination of tools and processes to advance learning outcomes pedagogy:local context.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0140,015
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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