Introducing Computer Programming With Lego Robotics
Notice bibliographique
Résumé
The first year undergraduate course Introduction to Computer Programming for Engineers (APSC 142) was considered to be challenging for both students and instructors alike.The engineering curriculum at Queen's University is structured so that the students take a common first year, and select their particular engineering discipline near the end of that year.Not only did the course therefore have large enrolment, with 700 students, but it also comprised many students who did not feel that computer programming was a required skill set for their ultimate intended disciplines (e.g., Chemical, Industrial, Mining, or Mechanical Engineering).In order to re-engage the students, the course was significantly redesigned to center around the use of LegoNXT robots.A series of labs was developed where the students would program directly on the robotic platforms, which offered immediate and tangible feedback for their efforts.A software simulator of the robot was also custom-developed and distributed to the students, so that they could further exercise their programming skills.This also allowed students to work independently and to test their programs and ideas in a simulated robot environment, thus alleviating the need for 700 students to have access to the more limited hardware during nonworking hours.The role of lectures was reduced, in favour of instruction through an interactive design studio.This paper will describe the rationale for the changes that were put in place, some of the issues and challenges that resulted, and the positive effect that they have had on improving student engagement.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,007 |
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 ».