Situated Engineering Learning: Bridging Engineering Education Research and the Learning Sciences
Notice bibliographique
Résumé
C ontributors Indigo Esmonde, University of Toronto; Krishna Madhavan, Purdue University; Wolff‐Michael Roth, University of Victoria; Dan L. Schwartz and Jessica Tsang, Stanford University; Estrid Sørensen, Humboldt University and Aarhus University; Iris Tabak, Ben Gurion University of the Negev B ackground The field of engineering education research has seen substantial growth in the last five years but it often lacks theoretical and empirical work on engineering learning that could be supplied by the learning sciences. In addition, the learning sciences have focused very little on engineering learning to date. P urpose This article summarizes prior work in the learning sciences and discusses one perspective—situative learning— in depth. Situativity refers to the central role of context, including the physical and social aspects of the environment, on learning. Furthermore, it emphasizes the socially and culturally negotiated nature of thought and action of persons in interaction. The aim of the article is to provide a foundation for future work on engineering learning and to suggest ways in which the learning sciences and engineering education research communities might work to their mutual benefit. S cope /M ethod The article begins with a brief discussion of recent developments in engineering education research. After an initial overview of the field of learning sciences, situative learning is discussed and three analytical aspects of the perspective are outlined: social and material context, activities and interactions, and participation and identity. Relevant expert commentaries are interspersed throughout the article. The article concludes with an exploration of the potential for contributions from the learning sciences to understanding engineering learning. C onclusion There are many areas of mutual benefit for engineering education and the learning sciences and many potential areas of collaborative research that can contribute not only to engineering learning but to the learning sciences.
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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 | 0,014 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,037 |
| Communication savante | 0,027 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».