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Enregistrement W2599269676 · doi:10.24908/pceea.v0i0.6474

WHY DOES IT MATTER? EXPLAINING THE IMPORTANCE OF COMPLEMENTARY STUDIES TO FIRST-YEAR ENGINEERING STUDENTS

2017· article· en· W2599269676 sur OpenAlexafffundvenueabout
John Donald, Sofie Lachapelle, Thomas Sasso, Kyle Augusto, M. Gloria González‐Morales

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésCurriculumSoft skillsAccreditationPsychologyEngineering educationMedical educationMathematics educationPedagogyEngineeringEngineering managementMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While complementary studies are an accreditation requirement and feature prominently in the Canadian engineering curriculum, focus-group conversations with upper-year engineering students have indicated that a lack of awareness of, and appreciation for, soft skills development often prevents students from benefiting from complementary studies to the fullest. Given this reported difficulty to grasp the importance of complementary studies, a study was undertaken at the University of Guelph using a quasi-experimental design to explore the possibility that triggering self-assessment and awareness about career development early in the engineering curriculum promotes greater engagement with complementary studies and soft-skill development. First-year engineering students took part in a learner-centered activity focused on the importance of complementary studies for the development of soft skills. Through active learning exercises and case studies of successful engineering graduates, who described the skills and knowledge required to perform their daily work, the session was designed to encourage students to develop greater self-awareness and intentionality about complementary studies and their associated graduate attributes. The outcomes of this activity and issues on how to embed it in the Engineering first-year curriculum will be discussed

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,014
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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