Physical and Virtual Environment for Automation Education of Engineers and Technicians, Part 3: Improvement of joint distant laboratory activities in process control and automation based on past experience
Notice bibliographique
Résumé
Current industrial software technology offers the possibility for the plant staff to operate production systems without an obligate need to be present on the production floor. Our project, which earlier phases were presented in the last CEEA conference, proposed joint learning activities related to this reality for the training of future engineers and technicians. It is a collaboration between the Université du Québec à Rimouski (UQAR) and the Cégep de Rivière-du-Loup (CEGEP), both located in the eastern Quebec region. Activities were conducted under two different themes: (i) process control activities using a hydraulic training setup, and (ii) sequential automation activities using individual units of a mini-plant designed for recycling beverage bottles and cans. The third phase of the project, being the subject of this paper, was to improve the virtual environment and laboratory activities from past experience results, and evaluate the effectiveness of these modifications. To state a few modifications as examples, the activities contexts were modified from a customer-client relation between the teams to a more cooperative scenario, as distant and local implementation teams from the same service provider. The sequential automation activity was conducted on a more complete and operational mini-plant, and the student teams were involved in a more interactive work, involving exchange of files and sharing common work objectives. All activities started with a physical encounter between the student teams, which effectively helped to improve comradeship. Results once again showed that students from both institutions successfully worked and communicated together despite their different skills and backgrounds. Training objectives for this phase were successfully attained and the lessons learned were exploited to effectively enhance the training level and the studentacquired skills through the activities.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».