Exploration of Engineering Students’ Values with Respect to Behaviors in Group Work
Notice bibliographique
Résumé
In order to train young professionals, instructional methodologies in engineering need not only teach students knowledge, but must also instill the values and teach the behaviors— competencies students can demonstrate—required of professional practice. Herein, we focus on understanding the values and behaviors of students with respect to working as a member of an engineering group as a part of a course project. Our hypotheses are (1) that the students’ values with respect to the behavior of individuals in a group will remain stable through the academic year and (2) there will be behavioral predictors to group-based values. Our findings agree with the literature on societal groups which indicate that values should remain constant over time; we see here with our cohort of students that values not only remain stable, but also, students maintain high agreement through the academic year. With respect to behavior predictors, the behaviors that repeatedly correlated or predicted positive group values were related to interpersonal skills rather than knowledge or learning. This finding is important as it points to a noted necessity to foster strong interpersonal skills among students. Students need to recognize that how they interact with their group is just as important as the skills being brought to the group. The results presented herein are a first step toward creating a “personalized” instructional approach that focuses on aligning individual values and behaviors when working in an engineering group.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».