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Enregistrement W1893849089 · doi:10.24908/pceea.v0i0.5838

CAPSTONE PROJECTS WITH LIMITED BUDGET AS AN EFFECTIVE METHOD FOR EXPERIENTIAL LEARNING

2015· article· en· W1893849089 sur OpenAlexaffvenue
L. Balan, Timber Yuen, Dan Centea, Ishwar Singh

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningCapstoneCapstone coursePerspective (graphical)Engineering managementWork (physics)Computer scienceKnowledge managementEngineeringArtificial intelligenceMathematics educationPsychologyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes a method that is used inSchool of Engineering Technology Department atMcMaster University to promote experiential learning atundergraduate level through capstone projects.The goal of this paper is to demonstrate that capstoneprojects with limited budget can be effectively used toimplement experiential learning methodology toengineering students.According to this methodology, students work ingroups of three over two academic terms, to completecapstone projects that require designing, building,testing, and prototyping a final product. The methodologyis addressed from the perspective of experiential learningtheory, and several project cost-reducing strategies arepresented.Selected results from student capstone projects atMcMaster University are presented and discussed.Results indicate that capstone projects can besuccessfully implemented into experiential learningmethodology when adequate strategies for reducing theproject costs are considered.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,721

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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