Using Broad-Disciplinary Laboratories to Teach Electric Circuits to First Year Students While Introducing Design and Professional Lab Practices
Notice bibliographique
Résumé
It is possible to engage first year students tolearn the history and applications of electrical systems invarious disciplines from power systems, wireless systems,control, digital systems, biomedical, and micro-sensorsthough laboratories that emphasize design and expectprofessionalism. Teaching electrical systems starting withthe traditional electric circuits first approach provideslittle motivation for first year engineering students. Ourapproach has been to complement lectures in electricaltheory with a sequence of laboratories that focus onupper level electrical systems specialties. Laboratorydesign projects start with a discussion of historical andmodern application of the presented technologies. Thispaper discusses some of the challenges faced andsolutions implemented to enable the application of thebroad-disciplinary laboratories. Professional labpractices have been introduced with the qualitativeassessment of student designs and the expectation thatthey maintain cleanliness of the laboratory and supplyinventory. We have found that TAs are more comfortable(and more critical) in their critique of student designswhen assessment is done using verbal quality indicatorsin place of simple numerical assignment. Accordingly,students make greater effort towards quality labpractices, as opposed to only finding the numericalsolutions. We have further observed that students willmeticulously return the laboratory to its initial state, ifthey were required at the outset to source suppliesthemselves, as opposed being given them.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,009 |
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 ».