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Enregistrement W2072800195 · doi:10.1109/ipcc.2014.7020361

The role of co-operative education in ensuring students' success when transitioning from classroom to industry

2014· article· en· W2072800195 sur OpenAlexaffabout
Jenny Reilly, Tatiana Teslenko

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmployabilityExperiential learningTransformative learningCurriculumEngineering educationWork (physics)Medical educationPsychologyPedagogyEngineeringKnowledge managementComputer scienceEngineering managementMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engineering schools in North America aim to prepare students for transitioning to the workplace by embedding the teaching of graduate attributes within the curriculum and using robust ways to measure learning outcomes. Some of the graduate attributes for engineering students include individual and team work, communication skills, professionalism, the impact of engineering on society and the environment, ethics and equity. Our paper discusses the collaboration between technical communication instructors and the staff of the Engineering Co-op program of the Faculty of Applied Science in the University of British Columbia, Canada. Our purpose is to examine the relationship between employability and graduate attributes and to explore the experiential aspects of transformative learning in the cooperative education model. In addition to learning about graduate attributes in the classroom, students can practice them and understand them better through their co-op work experience. Three instruments for measuring the learning outcomes are discussed: 1) a reality-based assignment designed to measure students' understanding of graduate attributes; 2) a self-administered online survey; 3) a de-briefing questionnaire administered at the end of the co-op work term. The authors describe the instrument development and discuss the significance of students' progressive understanding of graduate attributes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,359 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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