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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 OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

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

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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