MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2513323298 · doi:10.18260/p.27277

A Two-Step Program for Undergraduate Students to Gain Authentic Experience in the Research Process

2016· article· en· W2513323298 sur OpenAlexfundno aff
Charles E. Pierce, Nicole D. Berge, Joseph R.V. Flora, Fabio Matta, Robert Petrulis, Ethan Washam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanotechnology research and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre for Energy Advancement through Technological InnovationNational Institute of Standards and TechnologyEngineering Information Foundation GrantU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésDeliverableCurriculumUndergraduate researchProcess (computing)Project-based learningComputer scienceWork in processMathematics educationActive learning (machine learning)CourseworkEngineeringPsychologyMedical educationPedagogySystems engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A two-step research program for undergraduate students was developed and implemented across the 2015 spring-summer terms in the Department of Civil & Environmental Engineering at _____. The first step requires students to complete a research course in the semester prior to the research experience. This course is different from an independent learning or special research topics course. It is taught in a traditional classroom setting but emphasizes interactive learning of the research process. Students are taught how to identify meaningful research topics and develop research questions based on the identification of gaps in knowledge in the relevant literature. The course culminates with the submission of a research proposal, which is the main deliverable and student assessment instrument for the course. Students are required to meet and work with their research mentor during the semester. The second step is to conduct the research as outlined in the proposal. This program was implemented as part of a NSF-supported project to create the Nanotechnology LINK (Learning Integration of New Knowledge) curriculum enhancements. This project exposes undergraduate students in our department to fundamental concepts and applications in nanotechnology, with an emphasis on end-of-life management of products containing nanomaterials. This content is delivered across multiple linked courses. To complement and extend student learning of nanotechnology within the curriculum, research-based learning opportunities were created for a select cohort of students. The first cohort of five students was assembled from a group of 22 internal applications. This paper will describe the application and selection process, which was conducted during the fall 2014, and the subsequent impacts of the research course (spring 2015) and summer research experience (summer 2015) on student understanding of the research process. Students are encouraged to culminate the research program through the pursuit of Graduation with Leadership Distinction (GLD) in Research. Four of the five students in the first cohort intend to earn the GLD in Research, which is a university-wide program available to all undergraduate students. Successful recipients must demonstrate (1) extensive, purposeful engagement beyond the classroom; (2) understanding of course concepts in “real world” settings; and (3) application of learning to make decisions and solve problems. Requirements include participation in enhancement activities (lectures, workshops, events); completion of approved courses relating to their experience; delivery of a public presentation; and production of an e-portfolio that demonstrates their learning. This paper will provide an example of one student’s completed requirements towards the distinction.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1320,077

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,387 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetNanotechnology research and applicationsTravaux en français237 207