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Enregistrement W2320812668 · doi:10.4307/jsee.62.3_9

Implementation and Evaluation of a Logical Thinking Education for Undergraduate Students through Industry-Academia Collaboration

2014· article· en· W2320812668 sur OpenAlexaff
Kei Kawamura, Tetsuya IMAMURA, Nobuyuki OHSHIMA, Yoshihiko Hamamoto

Notice bibliographique

RevueJournal of JSEE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Education and E-Learning
Établissements canadiensImmunoPrecise (Canada)
Organismes subventionnairesYamaguchi University
Mots-clésCompetence (human resources)Promotion (chess)Logical reasoningAgency (philosophy)EngineeringLogical analysisEngineering managementMedical educationMathematics educationEngineering ethicsPsychologyKnowledge managementComputer scienceMedicinePolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2010, Department of Information Science and Engineering, Faculty of Engineering, Yamaguchi University started a logical thinking education for undergraduate students. In the subjects related to the education, students learn knowledge, skills and attitudes to foster their coherent and logical thinking abilities. These subjects were developed under the industry-academia collaboration promoted by Information-technology Promotion Agency (IPA) . This paper describes the implementation of the education and the evaluation of the educational efficiency. It contains designing educational contents and materials that reflect company needs. Emphasizing the educational effectiveness, the questionnaire results of the subject evaluation and the competence self-evaluation are included in this paper. The competence is a set of the defined behaviors that show the ability of an individual to do a job properly.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,384 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2014
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