THE ATTRIBUTE ASSESSMENT PROCESS IN THE FACULTY OF ENGINEERING AT THE UNIVERSITY OF MANITOBA: YEAR THREE
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the third year of a studyat the University of Manitoba aimed at exploring how theCanadian Engineering Accreditation Board (CEAB)graduate attributes are manifested and measured in theFaculty of Engineering’s curriculum. Instructors from theDepartments of Biosystems, Civil, Electrical andComputer, and Mechanical Engineering were asked toconsider the presence of four attributes and theirsubsequent indicators in one engineering course taught inthe 2013-14 academic year. The attributes were: AKnowledge Base for Engineering, Individual and TeamWork, Impact of Engineering on Society and theEnvironment, and Economics and Project Management.Data were gathered using a self-administered checklist,which was introduced to instructors in a workshopsetting. The checklist has evolved over the three years inan effort to define student attribute competency levels andto create an assessment tool that meets the needs of boththe researchers and the instructors, as we work togetherto examine the graduate attributes in our courses andimplement an outcomes-based assessment protocol. Thedata from this third year give us the ability to report onhow the remaining four CEAB graduate attributes arepresently manifest and measured in our engineeringfaculty, to look for evidence of outcomes-basedassessment, to evaluate the checklist as an assessmenttool, and to reflect on the overall process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».