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Enregistrement W2586809421 · doi:10.18260/1-2--6615

Infrastructure Materials: An Inquiry Based Design Sequence

2020· article· en· W2586809421 sur OpenAlexaffabout
Yixin Shao, Laura Walhof, Joseph J. Biernacki

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanotechnology research and applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Class (philosophy)HomogeneousFoundation (evidence)Computer scienceCivil engineeringWork (physics)EngineeringArchitectural engineeringWorld Wide WebMechanical engineeringArchaeologyArtificial intelligenceHistory

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 Session 2525 Infrastructure Materials An Inquiry-Based Design Sequence Joseph J. Biernacki, Laura Walhof, Yixin Shao1 National Science Foundation Center for Science and Technology of Advanced Cement-Based Materials Northwestern University/ Glenbrook South High School/ McGill University Infrastructure materials are among the most used material on earth with concrete being used more than any other except water. Annually, over one ton of concrete is used per person on earth. The Infrastructure Materials module introduces students to the design of concrete materials and design with concrete materials for use in infrastructure applications: roads, bridges, buildings, dams, waterways, airport pavements, etc. The module includes a sequence of activities which enables students to discover factors critical to understanding how to design concrete and how to design with concrete. It guides students developing the realization that concrete is not a simple homogeneous material which is purchased in a sack at the hardware store, but rather a complex heterogeneous class of material with a wide range of design diversity. The activities include: a concrete hunt in which students try to identify objects which are made of concrete and the reasons why concrete was used for that application, an exploration activity which give students a chance to discover what concrete is made of and what the apparent characteristics of the material are, an activity in which students make concrete and discover that concrete gets hard because of a chemical reaction and concomitant physical changes, an introduction to fracture processes and concepts of brittle failure and reinforcing mechanics and finally a design activity which inspires the students to design, build, test and redesign a product and apply the principles of chemistry, physics and mathematics, which they explored in preceding activities. These and other activities have been modeled and field-tested in outreach programs by the Center for Advanced Cement- Based Materials (ACBM) at Northwestern University and at schools with teachers and students ranging from middle school to high school age. Infrastructure Materials is part of a larger National Science Foundation-funded program called Materials World Modules (MWM). MWM is a series of modules which introduce students to important contemporary topics in materials science. Each module is a sequence of self-contained activities which provide students with the background necessary for them to engage in inquiry through design. Background We are in the midst of major changes in both pre-college (K-12) and college level education. It is becoming increasingly evident that the traditional approach to teaching —wherein a teacher provides a set of stimuli and reinforcements in an effort to elicit desired responses from students— is unsuccessful in fostering understanding, synthesis, eventual application of knowledge and the ability to use information, Trowbridge and Bybee2. As an alternative, Trowbridge and Bybee2 suggest an inquiry-based approach which encourages student input of creative ideas, uses alternative sources of information,

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,635

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)0,0010,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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