TOWARDS IMPROVED LEARNING OF FLUID MECHANICS VIA INTEGRATION OF A COMMERCIAL SOFTWARE PACKAGE INTO AN UNDERGRADUATE COURSE
Notice bibliographique
Résumé
The integration of software packages intochemical engineering courses is widely regarded tobenefit students in two ways. First, the active learningenvironment encourages a deep understanding of thecourse material. Second, it gives students practicalexperience with ‘state of the art’ tools that are used inindustry. However, surveys of chemical engineeringprograms have shown that the use of software packagesinto traditional fluid mechanics courses is quite low (lessthan 10%). Recently, the software package PIPE-FLO(from Engineered Software Inc.) was integrated into thesecond-year fluid mechanics course (ChE 2O04) atMcMaster. The software performs a full hydraulicnetwork analysis for a variety of piping configurationswith numerous piping components such as pumps,compressors, and control valves. The implementation ofPIPE-FLO as a simulation tool is in accordance with therecent initiative by the Canadian EngineeringAccreditation Board (CEAB) to determine directions forprogram improvement. A set of ten self-guided tutorialswere prepared to teach the students how to use the fullprofessional version of PIPE-FLO that was available inthe campus computer labs. Each tutorial was developedto enhance the understanding of the theory learned inclass and included references to the appropriateequations from the course textbook. Feedback from thestudents was overwhelmingly positive and encouragedgreater integration of the software into future offerings ofthe course.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».