Engineering Outreach Using a Hands-On Case Study Approach
Notice bibliographique
Résumé
University-led outreach programs have been active in Canada for over 20 years. Today, more than 200,000 students participate in these programs with a variety of activities such as camps, workshops, and community outreach programs [1]. Almost three quarters of these students participated in workshops, including in-class led by teachers with materials provided by Universities as well as on-campus activities. At the University of Waterloo, the Engineering Science Quest (ESQ) program has been running for 20 years to expose elementary school children to hands-on science and engineering. The goals of the program are to excite children about science, technology, engineering and math (STEM), and to show them through hands-on activities that these can be directly applied to solve real-world problems. A secondary goal is to improve their scientific, engineering and technological literacy [2]. All activities are designed to complement the Ontario elementary school curriculum. About 2200 students participate in ESQ, in over 100 one-week sessions, each summer. ESQ runs a further 200 workshops in elementary classrooms.Until recently, Waterloo did not run workshops designed for a high school audience. The focus to date of ESQ activities has been on elementary school audiences, to promote continued interest in science and engineering. For the older high school audience, a need was identified to more strongly reflect the work done in a post-secondary environment. This has been done through participation in First Robotics, and recent „Designing the Future‟ events, wherein students are exposed to engineering design through a combination of hands-on design exercises, lectures, and displays of University student projects. To further develop these workshops, the Outreach group has joined forces with the Waterloo Cases in Design Engineering (WCDE) group to integrate more realistic contexts and computer simulations into these activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».