AWARENESS OF SELF AND THE ENGINEERING FIELD: STUDENT MOTIVATION, ASSESSMENT OF ‘FIT’ AND PREPAREDNESS FOR ENGINEERING EDUCATION
Notice bibliographique
Résumé
Understanding factors that influence incoming students’ preparedness and success is critical in improving educational efficacy. Students’ prior experiences, assumptions, and habits influence their engagement in process of learning to become competent design engineers. A thematic analysis of students’ reasons for pursuing an engineering major revealed such decisions to be based on self-assessed personal fit. This paper indicates four common types of personal fit as described by students: matching skillsets, desirable activities, meaningful impact, and exploratory intrigue. From these, two key factors emerged: an awareness of self (ie. skills, interests, values) and an awareness of the engineering field (ie. nature of its work, its value to society, its value to the individual). These factors were influenced by: prior academic performance in core courses, authoritarian influence and the presence of engineers within their social networks. The paper also discusses incoming students’ perception of design engineering attributes as revealed in their survey responses. We argue that efforts are needed to provide students, before and during university, with opportunities to engage with career engineers or engineering exercises in order for them to be able to accurately establish an understanding of the engineering field, negotiate expected learning outcomes, master effective strategies to succeed, assess their strengths and limitations. The data are drawn from a larger study on student motivation and learning process in design engineering education.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».