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Enregistrement W1819733130 · doi:10.24908/pceea.v0i0.4857

SURVEYING FOURTH YEAR ENGINEERING STUDENT PERCEPTIONS OF GRADUATE ATTRIBUTE COMPETENCIES

2013· article· en· W1819733130 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jillian Seniuk Cicek, Paul Labossière, Danny Mann

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésVariety (cybernetics)PerceptionComprehensionComputer scienceMathematics educationPsychologyBloom's taxonomyMedical educationCognitionArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the Faculty of Engineering at the University of Manitoba begins to emphasize outcome based teaching and assessment along with the traditional input-based teaching and assessment, data are being collected in a variety of forms. Some of the indirect data being gathered comes from students in the form of the Student Exit Survey. This survey was developed to measure students’ perception of how well their program prepared them with regards to the CEAB twelve graduate attributes. The survey asked students to consider a large number of indicators for each of the graduate attributes.The indicator list was originally constructed with the intention of sufficiently defining each attribute for the five engineering programs in the faculty while providing variety and choice. Therefore, the list was fairly extensive, and at times iterative and unwieldy. When revisiting the original Student Exit Survey, two factors ascended in importance: student feedback on their personal attribute competencies as developed within their program, and how to define attribute competency levels.To establish competency levels and make indicators more manageable for faculty and students, the indicators for each attribute were revised to reflect the six levels of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives in the Cognitive Domain: knowledge, comprehension, application, analysis, synthesis and evaluation. This new attribute/indicator format was then developed into theStudent Exit Survey and given to fourth year Mechanical engineering students in Fall 2012. This paper describes that effort and analyzes the initial data from this first pass. This data will be used to inform the continued revision of the Student Exit Survey until it is a reliable and valid instrument for providing feedback at instructor, program and faculty levels as the University of Manitoba’s Faculty of Engineering forges ahead with its continual cycle of improvement.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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