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Enregistrement W2601951093 · doi:10.24908/pceea.v0i0.6515

CONCEPTS ONLY PLEASE! INNOVATING A FIRST YEAR ENGINEERING COURSE

2017· article· en· W2601951093 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésDeliverableTeamworkCourse (navigation)Process (computing)RestructuringConstructivePlan (archaeology)Critical thinkingMathematics educationPsychologyComputer scienceEngineeringEngineering managementManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MSCI 100, a first year course dedicated to Management Engineering, introduces the main concepts of this discipline to students in their first term. The course’s main goals are introducing core principles that students will apply throughout their undergraduate studies and also preparing them for their first co-operative education term. In Fall 2015, this course was pedagogically redesigned based on authentic self-directed learning, accommodating different learners, and providing students with opportunities to develop professional skills (especially teamwork, project planning, time management and critical thinking).The course was designed holistically with emphasis on integrating concepts and communicating the course plan to students. Although engineering design was an inherent part of the course, there were no memory-driven tests and no math. The course’s learning outcomes were instead formulated around students’ understanding of improving effectiveness and efficiency in various facets of business through the development of their professional skills.There were numerous teaching innovations from the perspective of a first year engineering course. The essence of many course deliverables was for students to experience constructive failure-recovery cycles. This allowed them to learn from their mistakes as they completed case study challenges, hands-on activities, unique assessments and a final team project requiring integration of knowledge and skills. These activities were supported by various groups on campus.A panel of educators was formed near the end of the term so students could reflect on their learning process and be provided with the educators' feedback.. Moreover, the results from the course evaluations indicated that the restructuring of MSCI 100 was largely successful. Most students were able to fully grasp fundamental concepts and apply critical thinking skills. In this paper, we share reasons for redesigning the course, our experience in delivery and assessment, the impact of different teaching and learning methods and finally feedback on switching to in-depth, student-centered learning.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,208 · 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