Mechanical Engineering Capstone Design Course – CEAB Accreditation Outcomes Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Due to the comprehensive nature of the two-semester Capstone Design course for fourth-year students, many of the Canadian Engineering Accreditation Board (CEAB) Graduate Attributes (GrAtts), and associated learning outcomes (LOs), are present within the course. As the term ‘graduate attribute’ implies, students should exhibit specific attributes upon graduation. Thus, assessing these attributes in the students’ final year enables the faculty and students to verify that the goal of achieving these attributes has been accomplished. However, it is also necessary to examine the results of the assessments to make any downstream adjustments to the curriculum, to address any weaknesses in specific attributes.The undergraduate course calendar provides the following course description for the Capstone Design course:Student design teams, operating within a "company" environment, utilize the broad range of their undergraduate experience in interdisciplinary projects selected to promote interaction between the mechanical, automotive, and materials programs. Design methodologies and team interaction simulate future professional practice. Project milestones include: a design proposal with cost analysis and scheduling, construction and commissioning of the designed apparatus, and a final report and presentation having both global and detail completeness [1].One can see that the course is comprehensive; however, it is also quite unique for each design team as it pertains to each specific project. The uniqueness of projects, along with the fact that there are multiple advisors and assessors of projects, provides challenges to ensuring accurate and consistent assessments.This paper will describe what the department of Mechanical, Automotive & Materials Engineering (MAME) at the University of Windsor has incorporated into the Capstone Design course to assess many of the CEAB GrAtts and LOs, and implement a continuous improvement program for the department.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».