ENGINEERS AS LIFE-LONG LEARNERS: PEDAGOGICAL TOOLS FOR ENGINEERING GRADUATE ATTRIBUTE DEVELOPMENT
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We integrate three pedagogical constructs to design a novel toolbox to support engineering graduate attribute development and measurement of life-long learning. These constructs are (i) Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives in the Cognitive Domain, (ii) Curriculum mapping to skill levels of Introduction, Reinforcement, Mastery and Assessment (IRMA), and (iii) High Impact Practices (HIPs). We use the toolbox in a single, but in-depth, experiential education research study in our department’s Biomedical and Electrical Engineering program. We formally introduce these pedagogies to a cohort of eighteen final year students. The students then use the toolbox throughout the term to identify and address their own educational needs such that they develop into independent, competent life-long learners. We test the effectiveness of the toolbox using mixed methods research. Bloom’s Taxonomy levels scored by the instructor and the students had a correlation coefficient of 0.36. IRMA mapping was tested using binomial hypothesis testing. The test accepted the alternative hypothesis H1: Student mapping of course learning outcomes to a skill level was informed by the instructor’s pedagogy and followed the same distribution as the instructor's mapping, i.e., the mapping was not random and p≠0.5. Results showed H1: {I (47%), R (84%), M (63%)}. In addition, experiential impressions of life-long learning on the students were gathered through qualitatively written feedback.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle