An approach for improving design and innovation skills in engineering education: the multidisciplinary design stream
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 practice is multidisciplinary by nature. While some engineering projects may require discipline-specific specialists, the vast majority of engineering practice is carried out either by an engineering team of mixed disciplines, or by individual engineers who are competent across multiple fields. In both Canada and the US, engineering accreditation boards have recognized the need for students to develop at least a modest level of competency to function in multidisciplinary teams prior to graduation. Recognizing the growing need for enhanced design education and multidisciplinary competency for undergraduate students, in 2005 Queen’s University introduced an elective series of courses known as the Multidisciplinary Design Stream (MDS), available to students from all engineering disciplines. The first course in the stream is offered over one term at the third year level and incorporates a broad range of lecture topics and interactive learning activities that are further reinforced with a concurrent design project in multidisciplinary teams of four students. The continuing course spans the final two terms at the fourth year level and enhances students’ design, professional, and problem solving skills through their application in multidisciplinary teams on funded, industrysponsored projects. Every team is supervised by one or more faculty members or ‘engineers in residence’, all of whom have significant engineering professional practice experience. The MDS has been filled to capacity since its second year of operation. Student feedback after graduation is very positive, and client response has typically been outstanding, reinforced with a very high rate of year over year client return. Student surveys and a design skills assessment provide significant evidence of increased design competency.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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