MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1848623264 · doi:10.24908/pceea.v0i0.3614

Electrical Engineering Design Course at Memorial University of Newfoundland

2011· article· en· W1848623264 sur OpenAlexaffvenueabout
Iqbal Tariq

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourse (navigation)CurriculumEngineering design processEngineering managementProcess (computing)EngineeringBlock (permutation group theory)Software engineeringSystems engineeringComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Engi. 5800 Electrical Engineering Design course was introduced in 2008 to the electrical engineering curriculum of Memorial University of Newfoundland (MUN). This compulsory course is offered in term 5 and typical enrolment is about 25 to 30 students. The nature of this course is fundamentally different from other lecture-based courses taught at the Faculty of Engineering. In this course, students work in groups on two design projects at a time. One design project i.e. emergency light design is a guided design project while the other is a student led design project. Design projects require students to follow a hierarchy of design process which includes: the general product definition, specifications and requirements, functional block diagrams, definition of specification of functional blocks for circuit level synthesis and implementation, system integration, simulation or modeling, testing and verification. All projects are a significant technical challenge and require students to apply their knowledge of electrical engineering learned through courses in the electrical engineering program. The course is designed to provide a meaningful design experience and encourage confidence building in students. This paper describes course details, organization, design methodology, types of projects and course outcome.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,162 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)Même sujetExperimental Learning in EngineeringTravaux en français237 207