TEACHING WISDOM AND OTHER SOFT SKILLS WITHIN ENGINEERING CURRICULA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Engineering accreditation bodies routinelyexamine the state of university engineering programs toensure currency and relevance. Accreditation by theCanadian Engineering Accreditation Board (CEAB)focuses largely on the development of technical skills andcompetencies. While required graduate attributesacknowledge the inclusion of selected “soft skills”, e.g.communications and teamwork, curricular emphasis leansdecidedly in the direction of achieving technical skillsimplying that soft skill development is squeezed in as anafterthought rather than being afforded deliberaterecognition. Indeed, rapid growth of technologicaldevelopment as well as including content required byregulatory agencies (e.g. health and safety), points towardeven greater pressure to marginalize soft skills, whichparadoxically, seasoned engineering managers look for intheir hires and those considered for promotion.In addition to basic communications and teamwork,important soft skills and competencies include: creativity,collaboration, instilment of a sense of wonder/curiosity,learning to learn, lifelong learning, reading withcomprehension, thinking skills, and the infusion of wisdomto design, problem solving and decision making.Including soft skills development presents a challenge formost engineering professors, often because their owneducation was focused almost exclusively on technicalmaterial. Given this situation and evolving curricularpressures, the challenge becomes identifying ways andmeans of introducing the teaching of wisdom toengineering students.This paper focuses on one particular soft skill: wisdom, aconcept which can be difficult even to define, let aloneconvey/teach. Engineering professors must think throughwhat is meant by wisdom, structure opportunities for theconsideration of wisdom in design/decision makingsituations and develop methods for evaluating theapplication of wisdom – all within existing curricularconstraints. Practical suggestions are advanced to helpengineering professors infuse wisdom into their lectures,tutorials and labs as a matter of accelerating the learningand maturation of their students.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle