Bridging Research and Education through the Case Method
Notice bibliographique
Résumé
Research is the foundation of modernhigher education and the motivation behind the majorityof work done by university faculty. Research results are amajor metric used to rank universities worldwide. It is amajor contributor to University reputation. There is agrowing trend to focus on research, with little time left foreducational improvements and little or no synergybetween the two. Bridging the gap between research andeducation can enhance student experience by exposingthem to applications which require fundamentalknowledge. Currently at the undergraduate level, thereare limited pedagogical tools employed to address thisopportunity. Case methods can create synergy betweenresearch and education. Engineering cases sourced frompostgraduate research are a teaching tool that can beused to help undergraduate students understand andappreciate the complexity of engineering research andgain insight into fundamental concepts. In this paper, acase-based framework to integrate academic researchand teaching is explored. Detailed descriptions of thecase method approach, case development, and theviability and reproducibility of these strategies arepresented.
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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 | 0,056 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».