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Enregistrement W1938025242 · doi:10.24908/pceea.v0i0.5842

IMPACTS AND ETHICS OF BIOTECHNOLOGY AS A VEHICLE FOR ASSESSING CEAB OUTCOMES IN A FIRST YEAR CHEMICAL ENGINEERING COURSE AT THE UNIVERSITY OF WATERLOO

2015· article· en· W1938025242 sur OpenAlexafffundvenue
Katharina Hassel, Patrick Quinlan, Christine Moresoli

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésCurriculumEngineering ethicsEngineering educationDomain (mathematical analysis)Equity (law)Ethical issuesLearning environmentEngineeringProcess (computing)PsychologyEngineering managementComputer scienceMathematics educationPedagogyPolitical scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CEAB outcomes “Impact of Engineering on Society and the Environment”, and “Ethics and Equity” differ from the majority of the technical content of engineering curricula. These outcomes largely involve the affective learning domain rather than the cognitive domain. Teaching and measuring affective domain outcomes can be challenging and has received limited attention in engineering curriculum.To help address this disconnect, we have selected to integrate ethical considerations within an engineering course, namely the first year Engineering Biology course of the Chemical Engineering program at University of Waterloo.This learning activity was successful in providing an opportunity for students to establish a sense of awareness as to the impact of engineering on society and the environment. It also created opportunities for students to practice and develop their communication skills. Next steps should consider the potential need to formally expose students to the ethical decision making process and to evaluate if this type of teaching has modified the student awareness of ethics, social values and responsibilities of the engineer.In this paper, we will comment on the successes and challenges faced in promoting student learning and fairness in a structured panel format learning activity. The careful design of assessment tools will also be discussed.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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