Notice bibliographique
Résumé
The first course in Dynamics can be a challenging one for many undergraduate engineering students. Concepts can be complex, mathematical treatments can be non-trivial, and the theory can be difficult to apply. While lectures introduce course material, tutorials are often used for textbook problem solving and labs allow for an experiential exploration of the concepts. However, given the volume of material covered in Dynamics, the relative infrequency of labs, and their limited duration, one could argue that labs do not adequately fulfill their important role. With this perspective in mind, a redesign of this course took place so that in each lecture, one or more concepts were visually demonstrated and/or students took part in an activity to illustrate the concepts. This was in addition to the regular lab experiences. Furthermore, many of the demonstrations were taken from the world of sports to provide both accessible relevance and reinforcing examples. Feedback from students suggests that this approach is both helpful and motivating. Students report “getting it” through these demonstrations and enjoying the learning experience more than conventional approaches. Students were asked which “daily dynamic demos” they preferred, and the reasons for those preferences as a matter of course development. It appears that the richer, more personally relevant and more interactive the demonstrations, the more impact they had. This paper describes the various demonstrations and lab exercises, the motivations behind using each of them, and the concepts that were illustrated by each one. Preferred ones are identified, and the reasons for those preferences are also presented.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 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 ».