Raising the Bar for Civil Engineering Education: Systems Thinking Approach
Notice bibliographique
Résumé
The civil engineering profession has been undergoing an identity search. With the advent of information technology and the global market, competition from engineering offices elsewhere and from other local professions is unprecedented. Technical engineering knowledge is no longer a guarantee for career success; rather a combination of numerous professional skills is required. The growing unease of civil engineers about their undefined role in the knowledge economy has led many to question civil engineering education. Although there is a push to enhance the humanistic and business aspects of the curriculum, there is a shove in the opposite direction to strengthen the technical content and keep abreast of technical change. Discussion of this socioeconomic problem within the ASCE forum has often used linear deterministic thinking that is characteristic of technical problems. Social and economic systems are usually more complex and harder to understand than technological systems. If we start making new policies to address the problems of the profession based on fuzzy, incomplete, and imprecise mental models, we may end up with counterintuitive results. This paper proposes a systems thinking approach to the reform of civil engineering education based on System Dynamics modeling, a feedback-based object-oriented modeling paradigm. Such a tool can capture the dynamic nature of complex systems and the nonlinear feedback loops that are often responsible for counterintuitive results of policy making.
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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 | 0,012 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».