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Enregistrement W2599184819 · doi:10.18260/1-2--20694

Intersections of Humanities and Engineering: Experiments in Engineering Specific Humanities Electives and Pedagogies

2020· article· en· W2599184819 sur OpenAlexaff
Alan Chong, Lydia Wilkinson, Deborah Tihanyi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCognitive Science and Education Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineering educationLiberal arts educationHumanitiesAppealEngineering ethicsEngineeringHigher educationEngineering managementPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Intersections of Humanities and Engineering: Experiments in Engineering Specific HumanitiesElectives and PedagogiesA significant amount of research, as well as with the 2000 ABET requirements, has acknowledged theimportance of a broad-based, liberal education for engineering students’ critical reading and thinkingabilities. Yet the question of how to integrate that education into already bursting engineering curricularemains a challenge. For engineering students, many of whom still define themselves in opposition tothe “artsies” residing on the other side of campus, the opportunity to take a humanities elective inanother program is often fraught with anxieties about academic expectations, unfamiliar pedagogicalapproaches, and engineering vs. arts student stereotypes. In some universities, engineering students arealso given lower priority in registering for humanities courses, making selection of desired subjects andcourses even more challenging.At the Univ. of [name redacted], the Faculty of Applied Science and Engineering has taken analternative approach to these challenges by developing in-house humanities and school scienceelectives designed specifically to appeal to engineering students. The courses operate at theintersections between humanities and engineering, and are staffed by faculty members from theEngineering Communication Program (ECP). Although the ECP’s main responsibility is to teachcommunication skills to engineering students, their faculty’s diverse backgrounds in theatre, literature,and education, alongside their understanding of engineering student needs make them well suited forthese electives. Combining science and engineering topics with humanities activities and pedagogieshelps encourage engineering students to participate freely in a non-threatening environment.Several different courses, focusing on different intersections, now exist. “Representing Science onStage” focuses on the intersections between science and theatre, framed by an attempt to define“science/scientist” and “performance/performer,” and to pull apart stereotypical binary pairs--rationalvs. imaginative, objective vs. subjective, intellectual vs. emotional, using plays with science as itssubject matter. Another course, “Representing Science and Technology in the Popular Media” teachesliterary and critical analysis through close examination of popular science texts, particularly sciencejournalism. It takes advantage of the students’ scientific backgrounds, which affords them a deeperability to assess the validity, identify characteristics, and critique the techniques employed in the prose.Another course focuses on the role of science in art, from the development of new materials andtechniques, to its role as subject matter.This paper describes the motivation behind developing humanities electives that exist at theintersection of the humanities and engineering, and examines instructor experiences and studentfeedback from the courses to reach several important conclusions. First, the classroom atmospherecreated by a group of engineering students participating in traditionally humanities pedagogies, inwhich their disciplinary expertise brings to bear some important perspectives on the content, is uniqueand highly valuable. Second, students see the relevance of their experience in these courses to theirchosen careers more clearly. And finally, these intersections begin to break down traditional binariesbetween engineering and the arts, engineering students and their arts counterparts.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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.

Tête enseignante Opus0,234
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,117 · 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'étudeQualitatif
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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