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Enregistrement W2233362105 · doi:10.18260/1-2--11076

Why Not Apply An Engineering Methodology When Creating Courses?

2020· article· en· W2233362105 sur OpenAlexaffabout
Josianne Basque, Sylvie Doré

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDictationSession (web analytics)CurriculumComputer scienceSection (typography)Field (mathematics)Mathematics educationMultimediaWorld Wide WebPedagogySociologyPsychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract NOTE: The first page of text has been automatically extracted and included below in lieu of an abstract Main Menu Session 2230 Why not apply an engineering methodology when creating courses? Sylvie Doré, Josianne Basque École de technologie supérieure/Télé-université Montréal, Québec, Canada Introduction Much too often, we rely on lectures to teach our students. In times when books were rare and prohibitively expensive, professors in schools and universities would “faire la lecture” or read out loud books at their disposal. In the meantime, under dictation, students would copy the contents of the books on whatever writing material they had at their disposal. At the time, it made sense to lecture, as a basic requirement for learning is having access to the knowledge and it was the only way to do so. Since those days, not only has printing technology evolved, but new media have emerged; understanding of cognitive processes has progressed, learning theories have been developed and tested, new methods and tools have been created. Yet, practices used in most of our engineering faculties and schools do not reflect this wealth of knowledge. One of these practices concerns the way we go about creating a new course or even a new curriculum. This paper presents the concept of instructional engineering (IE), in emergence for the last 40 years in the field of education. The two following sections will attempt to answer the following questions: What is IE? Why use IE? Finally, the last section will quickly present one IE method, namely MISA (a French acronym for Method for engineering learning systems). What is instructional engineering? Simply stated, instructional engineering is a systematic, systemic and heuristic process by which one produces a learning system. Let us first start by examining this process by drawing a parallel with the process used by engineers to create artifacts or products. We will then move on to clarify the concept of learning system. For quite some time, professional engineers have been formalizing the method by which they create products. This has given rise to a large number of design and engineering models. Design is generally considered as an activity by which one generates a set of specifications in order to make a product which will satisfy a given set of requirements and constraints. A design model represents a specific method used to carry out this task. We consider design as a subset of the engineering method in the sense that engineering covers the whole life cycle of a product, starting with the analysis of customer needs, specifications and constraints, moving on to design, production, distribution, maintenance and even recycling. Proceedings of the 2002 Americal Society for Engineering Education Annual Conference & Exposition Copyright © 2002, American Society for Engineering Education Main Menu

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,012

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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