DESIGN LEARNING AND THE ASSESSMENT OF INSTRUCTION
Notice bibliographique
Résumé
The accreditation of engineering design components of the curriculum is based upon a characterization of design as “… creative, iterative, and often open-ended …”1. The Universal Student Rating of Instruction (USRI) is based upon a composite of expectations including those involving: organization, detail in course outline, responses to questions, opportunities for assistance, evaluation methods, and perception of instruction. In this paper we examine the competing nature of these two characterizations. Even the most casual perusal of the questions posed by the USRI reveals that the premise underlying this instrument is one that clearly (albeit implicitly) points to a number of expectations. The nature of the subject matter, the nature of the learning process, the learning environment, the role of the student, that of the instructor, and that of the relationships between all of these are all assumed to benefit from adherence to a particular pre-ordained form. Specifically, the curriculum is perceived to consist of a body of facts, the learning process involves a transfer of these facts from instructor to student, the role of the student is passive, and responsibility for learning is the sole preserve of the instructor. The authors hold that this most sterile and simplistic set of expectations is fundamentally at odds with what should be happening in a design course. In this paper we juxtapose the nature of design and design learning with the teaching algorithm underlying the USRI.
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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 | 0,021 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».