The Level of Critical and Analytical Thinking Skills among Electrical and Electronics Engineering Students, UKM
Notice bibliographique
Résumé
The high demand by the industry for graduates capable to critically analyze the causes, content and quality of information and using them effectively to identify and solve engineering problems, has been constantly and incessantly discussed. The inability to think analytically and critically contributes to the increased percentage of unemployed graduates. Additionally, the Malaysian students resort to memorizing and rote learning to find an easy way to get a degree and then find a job. This paper investigates the level of critical and analytical thinking skills among the students in the Department of Electrical, Electronics and Systems Engineering (EESE), Faculty of Engineering and Built Environment (FEBE), UKM. This study was conducted on a group of third year students in Semester 1 2010/2011 using three instruments; the analytical component of MTest model questions by the Malaysian Ministry of Education (MOE) in the selection of prospective students for Teachers College throughout the country, Marbach-Ad and Sokolove's taxonomy (MST) for student questions on a topic discussed in the lecture and the open-ended question posed in the final examination for the microprocessor and microcontroller course. Analysis based on these three techniques provide a rough estimation on the level of analytical and critical thinking skills among students and in this study, it was learned that the critical and analytical thinking skills among these students are at a very moderate level despite their high academic achievement.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».