Experiential Learning for First Year Engineering through Outreach with a Local Community Hospital
Notice bibliographique
Résumé
The lecture is the staple of university learning. It can be effective in the teaching of fundamental engineering subjects such as calculus and physics. However, it offers little in bringing students to understand the role of the engineering profession and its practice. With limited budgets, time and resources, and large first year classes, creating a poignant learning experience for our students is immensely challenging. Yet the university classroom offers an unparalleled opportunity given its diverse pool of talent, skill, and ambition. With guidance our students have the ability to not only meet our high academic expectations but also make a real difference for people in their local communities. At McMaster University, our entire first year engineering cohort is contributing to their local community through interactions with medical professionals and their clients. With an increased emphasis on design, experiential learning, and community outreach we at McMaster University have developed a unique first year course that involves the design of rehabilitation devices in collaboration with occupational therapists, researchers, industry professionals, and local volunteers. The project provides students with a rich and real-world practice experience as well as benefiting those clients with unique problems. This paper describes the successful collaboration between the Hand Therapy Clinic at Hamilton General Hospital and the Engineering 1 programme at McMaster University. The occupational therapists at the clinic presented 800+ first year engineering students with a challenge: design a dynamic elbow orthosis for the unique problems faced by two of their clients. Volunteers from the local community of occupational therapists, industry professionals, and biomedical researchers worked with the students to help them design, build, and test their designs. The paper highlights the challenges of teaching the large class using experiential learning and outlines the approaches for challenging students with unique problems that demand creativity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,008 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».