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Enregistrement W1836517004 · doi:10.24908/pceea.v0i0.4903

PEDAGOGICAL RESEARCHES CONDUCTED AT UNIVERSITÉ DE SHERBROOKE

2013· article· en· W1836517004 sur OpenAlexvenueaboutno aff
G. Lachiver

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumPortfolioEngineering managementSoftware deploymentEngineering educationEngineeringActive learning (machine learning)Professional developmentKnowledge managementComputer scienceEngineering ethicsPedagogySoftware engineeringPsychologyArtificial intelligenceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The USherbrooke Faculty of Engineering is recognized as a leader in innovation and research in engineering education. The Université de Sherbrooke was the second university in Canada to offer co-op programs for its students in 1966 and is now among the top 10 higher education institutions in North America for the significance of its co-op system. The faculty of engineering was the first in Canada to offer an undergraduate mechanical engineering program based on professional competencies with design as the ultimate competency integration activity - the backbone of the entire program. In 2001, we introduced completely redesigned electrical and computer engineering programs based on two complementary frameworks. The first one is a competency-based framework used to have a better alignment between teaching/learning activities, program objectives and competences development. The second one, called the learning framework, introduces a paradigm shift from passive to active learning methodologies with the deployment of problem and project based learning situations. Over the years, the faculty of engineering has developed many original approaches to both design of curriculum and faculty organisation. We also developed considerable expertise to improve teaching and learning especially integration of curriculum elements, the development of team skills and of a professional culture, the use of design projects extending over more than one year with links to industry, the use of portfolio to track competencies development, active learning environment such as problem and project-based learning and in utilising novel assessment techniques to improve learning. All these initiatives have been made possible by creating winning conditions to involve faculty members in pedagogical research activities and implementation methodologies. To do that we provided institutional financial support (faculty, university), encouragement, teaching load relief, recognition of faculty involvement in tenure and promotion, professional support for CEAB accreditation requirements, etc.

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)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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