STUDENT PERCEPTIONS AND USE OF AN INVENTORY TO FACILITATE LEARNING OF INDIVIDUAL TEAM-EFFECTIVENESS
Notice bibliographique
Résumé
Team-based projects have become a common method of modeling real-world experience and meeting required graduate attributes in engineering. In these projects, much of a student’s grade is attributed to work produced by an entire team, creating a need for instruction on how to work effectively as team members in addition to course-content instruction. A web-based tool is in development to create a virtual environment in which students can learn about and improve their individual team-effectiveness competencies through self- and peer-assessments. Framed as a guided reflection, these assessments are facilitated using an inventory which identifies 18 competencies along three aspects of team-effectiveness: Organisational, Relational and Communication competencies [1]. The inventory assesses observable behaviours that translate to specific levels of competency so as to provide a foundation for normalized self- and peer-assessments, as well as provide examples of how to improve. A study to assess student perceptions and use of the inventory was conducted in the Fall 2012 term in two upper year courses. The first course was a third-year course on energy systems that is required of all students in the Energy Option of Engineering Science and the second a fourth-year engineering leadership course which any engineering student can select as an elective. The objective of this study was to determine if students in a required engineering course perceived and used the inventory differently than those who self-selected into an engineering leadership course.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».