IMPLEMENTATION AND EVALUATION OF A COGNITIVE APPRENTICESHIP APPROACH TO CIVIL ENGINEERING
Notice bibliographique
Résumé
From the onset of formal engineering education, engineering curricula have been based largely on science and mathematical knowledge. Applied subject based learning is a common teaching model in engineering education programs today. The professor passes information to the students, the newly acquired knowledge is applied to specific problems and communication between students and professor (and between students themselves) is limited. Furthermore, the engineering curriculum may neglect the critical skills that are necessary for a graduate student to be successful in the workplace, namely the reasoning and strategies that experts employ when they acquire knowledge or put it to work to solve complex real-life tasks (Collins et al., 1991). The purpose of this study is to design an optimal learning environment that meets the requirements of particular learning styles. We investigate a novel approach to teaching civil engineering, referred to as cognitive apprenticeship (Collins et al., 1991; Collins, 2006). The cognitive apprenticeship embeds learning in activities and makes deliberate use of the social and physical context. It tries to acculturate students into authentic practices through activity and social interactions in a way similar to that evident in craft apprenticeships. Collins et al. (1991) have developed a conceptual framework to design learning environments according to four principles regarding content, method, sequence and sociology. Traditional teaching practices do not sufficiently emphasize the reasoning and strategies that experts use to acquire knowledge and apply it to solve real-life problems (Collins et al., 1991), nor do they address students’ individual differences with regard to learning style preferences (Lowery, 2009). Therefore, the cognitive apprenticeship approach was implemented and evaluated to teach civil engineering and compared with a traditional teaching approach.Two experiments were conducted in order to compare the traditional and cognitive apprenticeship approach. The first was done with one group of students attending two different courses taught by the same professor. The first course was taught according to a traditional approach and the other, by a cognitive apprenticeship approach. The second experiment was conducted with a different group of students within the same course where one section of the course was taught according to a traditional approach and the other with a cognitive apprenticeship approach.
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 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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».