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Enregistrement W1916316638 · doi:10.24908/pceea.v0i0.5820

PATHWAYS BETWEEN ENGINEERING AND EDUCATION FACULTIES: EFFORTS TO ESTABLISH AN ENGINEERING EDUCATION GRADUATE PROGRAM AT THE UNIVERSITY OF MANITOBA

2015· article· en· W1916316638 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sandra Ingram, Richard P. Hechter, Jillian Seniuk Cicek, Douglas Ruth

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésAccreditationScope (computer science)Engineering ethicsEngineering educationGraduate educationHigher educationEngineeringMedical educationPolitical sciencePedagogySociologyEngineering managementMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engineering education is a recognized field of research and inquiry that draws on a number of established disciplines to enhance the practice and teaching of engineering. Within the last ten years, some universities in the U.S. and abroad have developed engineering education graduate programs with an emphasis on drawing from the education discipline in particular. These programs range in scope from those in which graduate students maintain a technical area of expertise alongside a focus on pedagogy to more interdisciplinary collaborations with education faculties. In Canada, such programs are still in development and the more recent movement towards outcomes-based assessment in engineering schools to satisfy changing accreditation requirements, has further mobilized an institutional interest in teaching and learning processes. This paper reports on the evolution of such a program, combining the expertise of both engineering and education faculties at the University of Manitoba to achieve this synergy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0230,005
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0050,020
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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