THE FACULTY OF ENGINEERING ATTRIBUTE ASSESSMENT PROCESS AT THE UNIVERSITY OF MANITOBA: SUGGESTIONS FOR CLOSING THE LOOP
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the findings from athree-year longitudinal study at the University ofManitoba designed to explore how the CanadianEngineering Accreditation Board (CEAB) graduateattributes are manifested and measured in the Faculty ofEngineering’s curriculum. Instructors from theDepartments of Biosystems, Civil, Mechanical, andElectrical and Computer Engineering were asked toconsider the presence of four of the 12 CEAB attributesand their subsequent indicators in one engineering coursetaught in one academic year. Each year, four differentattributes were targeted, chosen to reflect both thetraditional/technical and the professional/workplacecompetencies. Data were collected using a selfadministeredchecklist, which evolved over the three yearsof the study in an effort to more clearly define studentattribute competency levels, and to develop a commonlanguage and understanding in regards to the graduateattributes and the process of outcomes-based assessment.This final phase of the study enables us to understand howall 12 of the CEAB graduate attributes are manifest andmeasured across our engineering curricula, to discussour findings within the context of outcomes-basedassessment and accreditation protocols, and to strategizeways to close the loop.
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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 | 0,231 | 0,294 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,012 |
| Communication savante | 0,025 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».