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Enregistrement W2147765272 · doi:10.24908/pceea.v0i0.4901

The Process of Continual Improvement of Engineering Programs at the University of Manitoba: Now and Next

2013· article· en· W2147765272 sur OpenAlexaffvenueabout
Nariman Sepehri, Witold Kinsner, J.P. Burak, Cyrus Shafai, U.D. Annakkage, Danny Mann, David R. Kuhn, Ahmed Shalaby, Marolo Alfaro, Jason Morrison, Ken Ferens, Madjid Birouk, Paul Labossière, Mark G. Torchia, J. Beddoes

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Engineering managementCurriculumComputer scienceProcess managementMedical educationEngineeringMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the process that has been implemented for continual improvement of the Engineering programs at the University of Manitoba. The continuous improvement process developed is founded on: (i) assessment of graduate attributes, (ii) evaluation of student success, and (iii) further improvement of the programs. Graduate attributes are assessed both directly and indirectly. The direct assessment of attributes is through course-embedded procedures, while the indirect assessment is through compilation of many activities at both the Program, Department and Faculty levels, as well as via effective feedback from the students and the external engineering community. Together these assessments provide important information for the newly- established Curriculum Management Committee (CMC) to identify/prioritize needs, make recommendations and oversee the implementation of improvements. We describe steps taken to ensure a sustainable continuous program improvement process.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,155
Écart entre enseignants0,152 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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