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Enregistrement W1873871368 · doi:10.24908/pceea.v0i0.4703

CULTURE AND COMMUNICATION IN THE ENGINEERING CLASSROOM

2012· article· en· W1873871368 sur OpenAlexaffvenueabout
Kathleen Clarke

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Professional developmentMedical educationPedagogyEngineering educationEngineeringPsychologyEngineering ethicsPublic relationsPolitical scienceEngineering managementMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This session will present successful strategies for instructors and internationally‐educated engineering graduates (IEGs) to manage issues of culture and communication in the engineering classroom with a focus on aspects of the innovative Internationally Educated Engineers Qualifications (IEEQ) Program at the University of Manitoba. The session will also be of interest to those working with international students and mature/adult learners.Several factors influence the successful integration of IEGs into Canadian engineering careers including, but not limited to achieving professional registration and navigating professional, cultural and communication differences. Many IEGs in Manitoba opt to take engineering courses at the University of Manitoba to fulfill the academic requirements for professional registration by enrolling as “special students not seeking degree”, or by completing the IEEQ Program. The classroom itself presents many challenges for IEGs in terms of differences in education systems and academic processes, and like the workplace, the classroom can also be replete with cultural and communication differences, and differences in professional practice. These complex challenges can be time consuming and costly for all parties. Kathleen Clarke will provide a helpful framework of effective practices and lessons learned from the ongoing IEEQ experience in Manitoba.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,177 · 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'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
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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