TRAINING VERSATILE ENGINEERS: A HISTORICAL AND PRESENT PERSPECTIVE ON THE PLACE OF THE HUMANITES AND SOCIAL SCIENCES IN THE CANADIAN ENGINEERING CONTEXT
Notice bibliographique
Résumé
The importance of training well-rounded engineers has been discussed by engineering educators since the end of the Second World War. For decades now, the humanities and social sciences have been used to encourage engineering students to develop social competency, ethical awareness, and the ability to express themselves with ease, both orally and in writing. In Canada, the humanities and social sciences are featured prominently in the curriculum as part of complementary studies, which comprises both required and elective courses. How do students understand their experience with the humanities and social sciences during their degree? Do they see the usefulness of the skills and content learned in these fields for the job market? This study constitutes a first step in a larger project exploring these questions. Here we first present an overview of the historical and present debates on the place that humanities and social sciences have in the engineering curriculum. We then report on the feedback obtained from focus groups of graduating students asked about their experience and attitudes relative to “soft skills” graduate attributes and complementary studies. We conclude that the new Canadian Engineering Accreditation Board graduate attribute framework provides an opportunity to assess the role of the humanities and social sciences in the engineering curriculum and suggest possible ways to measurably enhance student experience and learning of non-technical or “soft” skills.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».