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Enregistrement W1944964829 · doi:10.24908/pceea.v0i0.4663

BREAKING THE BARRIERS OF RESEARCH WRITING: RETHINKING PEDAGOGY FOR ENGINEERING GRADUATE RESEARCH

2012· article· en· W1944964829 sur OpenAlexafffundvenue
Janna Rosales, Cecilia Moloney, Cecile Badenhorst, Jennifer Dyer, M. Murray

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMemorial University of Newfoundland
Mots-clésCLARITYGraduate studentsAcademic writingEngineering ethicsPedagogyProfessional writingEngineering researchPsychologyMathematics educationSociologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A key attribute for success in graduate studies is the ability to conduct research and to communicate research effectively. However, many researchers in engineering do not identify as writers, regarding research writing as the end product of a static template. Novice and experienced researchers alike encounter problems common to all writers such as writer’s block and procrastination, and struggle for clarity of thought and brevity of message. Conventional, skills-based support for research writing exists at many universities, but an interdisciplinary research team at Memorial University has been investigating more integrative and innovative ways to break down barriers to thinking and writing clearly about research, particularly for engineering graduate students. Using the lens of academic literacies, this paper presents “Thinking Creatively about Research,” a research project that developed and piloted a multi-day, co-curricular workshop for engineering graduate students at Memorial University. Preliminary findings indicate that the workshop pedagogy can transform student perspectives of research and writing.

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)0,085
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,147
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0850,147
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0080,019
Communication savante0,0180,022
Science ouverte0,0070,020
Intégrité de la recherche0,0050,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,285 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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