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Enregistrement W2163161239 · doi:10.1115/icone18-29824

A Comparison of Different Communication Tools for Distance Learning in Nuclear Education

2010· article· en· W2163161239 sur OpenAlexaffabout
Glenn Harvel, Wendy Hardman

Notice bibliographique

Revue18th International Conference on Nuclear Engineering: Volume 2 · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphite, nuclear technology, radiation studies
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceWork (physics)Engineering educationSet (abstract data type)Computer scienceNuclear industryLearning stylesEngineering managementEngineeringNuclear engineeringMechanical engineeringMathematics educationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nuclear Engineering Education has seen a recent surge in activity in the past 10 years in Canada due in part to a Nuclear Renaissance. The Nuclear Industry workforce is also aging significantly and requires a significant turnover of staff due to the expected retirements in the next few years. The end result is that more students need to be prepared for work in all aspects of the Nuclear Industry. The traditional training model used for nuclear engineering education has been an option in an existing undergraduate program such as Chemical Engineering, Engineering Physics, or Mechanical Engineering with advanced training in graduate school. The education model was mostly lecture style with a small number of experimental laboratories due to the small number of research reactors that could be used for experimentation. While the traditional education model has worked well in the past, there are significantly more advanced technologies available today that can be used to enhance learning in the classroom. Most of the advancement in nuclear education learning has been through the use of computers and simulation related tasks. These have included use of industry codes, or simpler tools for analysis of the complex models used in the Nuclear Industry. While effective, these tools address the analytical portion of the program and do not address many of the other skills needed for nuclear engineers. In this work, a set of tools are examined that can be used to augment or replace the traditional lecture method. These tools are Mediasite, Adobe Connect, Elluminate, and Camtasia. All four tools have recording capabilities that allow the students to experience the exchange of information in different ways. The students now have more options in how they obtain and share information. Students can receive information in class, review it later at home or while in transit, or view/participate it live at a remote location. These different options allow for more flexibility in delivery of material. The purpose of this paper is to compare recent experiences with each of these tools in providing Nuclear Engineering Education and to determine the various constraints and impacts on delivery.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,005

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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