Enhanced remote laboratory work for engineering training
Notice bibliographique
Résumé
Today, with the development of digital equipment and the increased performances of Information and communication technology (ICT), the online laboratory or Lab At Distance (LAD) found an interesting tool in training systems and can also provide enrichment for the conventional laboratory. In this paper, we present the experience of developing a set of LAD performed by the school of engineering École de technologie supérieure (ÉTS) in Montreal and three colleges (CEGEP) in Quebec. From this experience, the article highlights both technical and pedagogical strengths. The different choices adopted for LAD are discussed and a preliminary assessment of the operation of this set of LAD is also presented. In addition to the beneficial sharing of facilities between institutions, new opportunities of ICT enrich the laboratory work and give it a new dimension. Visiting a Web site for an industrial application related to laboratory work allows contextualization of this work and gives more meaning to the work requested. The exploration of the technological characteristics of the equipment used can provide additional valuable learning. These new technological possibilities coincide with the emergence of new learning approaches and raise questions about the potential role of laboratory work in the training of engineering students. The techno-pedagogy is currently revolutionizing the way traditional training by bringing the experience of the laboratory in the classroom, at home and in various locations. This also allows the student to be more in touch with the technological reality of the laboratory and even industrial space through virtual tours.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,013 |
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 ».