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Enregistrement W1990902220 · doi:10.1115/detc2009-86996

Implementation and Effect of Rubrics in Capstone Design Courses

2009· article· en· W1990902220 sur OpenAlexaff
George Platanitis, Remon Pop‐Iliev, Scott Nokleby

Notice bibliographique

RevueVolume 8: 14th Design for Manufacturing and the Life Cycle Conference; 6th Symposium on International Design and Design Education; 21st International Conference on Design Theory and Methodology, Parts A and B · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricCapstoneComputer scienceRank (graph theory)Mathematics educationPsychologyMathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper demonstrates the implementation of a two-dimensional rubric system into capstone-level design courses as the preferred method for assigning and evaluating students’ design work. The rubric is based on the ICE (Ideas, Connections, and Extensions) learning and application levels, having been expanded from the basic one-dimensional rubric into two dimensions to further resolve each rank (level of application) into skill levels of learning of a given concept (i.e., a design project element), with qualitative descriptors summarizing the requirements for each skill level versus rank coordinate in the rubric that an element is applied to justify the assigned grade. These rubrics provide guidance to students in how to address the design requirements for maximum possible marks and also assist instructors with clearly defining the design requirements. The developed rubrics are applicable to other upper year undergraduate and graduate level courses featuring a major design project with minor modifications. Their usefulness was evident in the observed improvement of students’ grades over the last three years. For capstone courses, a multi-dimensional rubric is more versatile, providing instructors with a greater choice of assigning grade levels to evaluate student performance for a given element of the design project.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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