Increasing student engagement with graduate attributes
Notice bibliographique
Résumé
It is widely recognised that there is a need to develop a range of generic graduate attributes in engineering students. In order to develop these attributes, universities have employed a number of strategies, including staff development and the adoption of non-traditional teaching methods. However, students also need to have a clear understanding of the meaning of the attributes and why they are important in a professional engineering context. Consequently, student engagement with graduate attributes is also an important factor in their successful development. In this paper, an efficient approach for achieving this is introduced and an example application presented. The proposed approach revolves around a classroom exercise as part of which groups of students discuss and rate the relevance of a set of graduate attributes from the perspective of a practising engineer, about whom they have been provided with relevant background information. Next, the ratings (relevancy scores) given to each of the attributes by the student groups are compared with those provided by the actual engineers, followed by discussion about any similarities and differences between the scores. In addition to increasing student engagement with graduate attributes and student understanding of their importance and relevance, this exercise also provides students with an insight into what “real” engineers do, and what students might expect to be doing once they graduate. Such an exercise was conducted during a single 50-minute tutorial session in the course Environmental Engineering II as part of the Civil & Structural and Civil & Environmental degree programs at the University of Adelaide. A student survey indicated that the exercise was successful in increasing student awareness of the existence of, the need for and the importance of graduate attributes, as well as helping students to gain a better understanding of their meaning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».