MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2601446009

Advising students in technical projects - recognizing problem scenarios

2014· article· en· W2601446009 sur OpenAlexaff
Jakob Andreas Bærentzen, Karan Singh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationComputer scienceEngineering managementPsychologyData scienceMedical educationEngineeringMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we consider the advisor’s role during the technical work and the thesis preparation for a student in the final phase of a course of study in an engineering education. We initially claim that there is a marked difference between the learning that takes place in regular course work and the learning ensuing from project work. Concrete differences include that • unlike the a-priori fixed curriculum of regular courses, an important aspect of a project is to define and scientifically formulate the problem itself, in which the student is to be engaged. • projects are carried out individually or in very small groups. For an interesting project, the precise outcome cannot be known in advance. • The flexible and individual nature of each project requires that time must be carefully divided and managed between defining the problem, seeking information, implementing solutions and presenting results. While students work hard during projects and advisors will do their best to support the students’ activities, it is not uncommon that a student fails to meet either his or her own expectations and/or those of the advisor. Occasionally, this is true also of students who perform brilliantly in regular courses. The goal of this paper is to relate the authors’ experiences and investigations into the project advisory process and to provide recommendations for other engineering educators. After an initial discussion of a typical engineering project advisory process, we review a number of representative projects (abstracted and anonymized) and analyze conditions under which a failure to meet or match expectations is likely to arise. This leads us to a small number of scenarios, where a student is likely to under-perform. Common to these scenarios is a lack of balance between the necessary activities in an engineering project. As our main contribution, we investigate and categorize these imbalances leading to the aforementioned scenarios. Finally, we distill suggestions for best project advisory practices.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,417

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEngineering Education and Curriculum DevelopmentTravaux en français237 207