THE ATTRIBUTE ASSESSMENT PROCESS AT THE UNIVERSITY OF MANITOBA: YEAR TWO
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the process in the second year of a three year study at the University of Manitoba that looks at how the 12 CEAB graduate attributes are manifested and measured in the engineering curriculum. The four attributes chosen for this year’s study were Problem Analysis, Use of Engineering Tools, Communication Skills, and Ethics and Equity. Nine instructors from each of the Departments of Biosystems, Civil, Electrical and Computer, and Mechanical Engineering were asked to consider the presence of these attributes in one of their engineering courses taught in Fall 2012. The checklist for this study was revised based on the results of the pilot study conducted in 2011-12, and in an effort to begin to define student attribute competency levels and demonstrate outcomes-based assessment. Similar to last year, this study found that the hard skills in engineering were assessed more frequently than the soft skills, and inparticular, there was little assessment evidence of Ethics and Equity. The majority of instructors reported using assignments and reports as evaluation tools, and communicating evaluations to students using numerical marks and written comments. Competency levels were defined in a variety of ways, highlighting the need to establish a common language for assessment. Finally, this paper reports on the challenges observed in the construction and administration of the survey and outlines next steps.
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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 | 0,021 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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.
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 ».