MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2182838545

An approach for improving design and innovation skills in engineering education: the multidisciplinary design stream

2012· article· en· W2182838545 sur OpenAlexaffabout
David S. Strong

Notice bibliographique

RevueInternational journal of engineering education · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachGraduation (instrument)AccreditationEngineering educationMedical educationEngineeringResidenceEngineering managementFunction (biology)Engineering design processEngineering ethicsMedicineMechanical engineeringSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational journal of engineering educationMême sujetDesign Education and PracticeTravaux en français237 207