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Enregistrement W2602220590 · doi:10.18260/1-2--14580

Lego Builds Bridge For Communication And Teamwork

2020· article· en· W2602220590 sur OpenAlexaff
Janice Miller‐Young

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationTeamworkBridge (graph theory)Process (computing)Engineering educationEngineering design processClass (philosophy)MountCommunication skillsComputer scienceEngineeringEngineering managementMedical educationManagementMechanical engineeringArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract NOTE: The first page of text has been automatically extracted and included below in lieu of an abstract LEGO Builds Bridge for Communication and Teamwork J.E. Miller-Young, R. Warrington, D. Patterson, C. Jefferies Mount Royal College, Calgary, Alberta, Canada Introduction It is well recognized that engineering graduates require communication and teamwork skills in order to succeed in the workplace. Unfortunately, the traditional model of lecture/tutorial/lab for discrete subjects emphasizes reliance on the instructor for the delivery of facts and well- established principles rather than teaching students what engineers really do – design, revise and test solutions while analyzing and synthesizing the best available data and theories. Thus, the Canadian Engineering Accreditation Board (CEAB) and the American Accreditation Board for Engineering and Technology (ABET) both stipulate that every student must have real world, team-oriented, open-ended design experiences before graduation1,2. Mount Royal College instructors believe that students should be exposed in their first year to a design class that incorporates elements of team work, communication skills and creative problem solving so that they begin to develop these skills in parallel with their technical knowledge. Engineering Communications and Design I and II (ENGR 1251 and 1253) are two such courses. The communications component includes oral, written as well as visual communication skills, with a strong emphasis on sketching, which has been shown to have a positive impact on the engineering design process and quality of the designed solution3. Developed in conjunction with similar courses at the University of Calgary, the Engineering Design and Communication courses span the entire first year and are taught by a team of interdisciplinary instructors. Students spend only 1 hour per week in lecture, and 4.5 hours per week in labs where activities are mostly team-oriented. Students are assessed with equal weight on visual communication skills (technical drawing and sketching), oral and written communication skills (presentations, report writing as well as grammar and organization) and design (team project design performance, analysis and quality). However, most entering students in science and engineering believe there are unique answers to any problem, expect their instructors to know what those answer are, and expect their task to be memorizing and repeating those answers on tests4-7. Requiring students to take a course which emphasizes communication, teamwork and design often yields resentment and generates complaints such as “I went into engineering so I didn’t have to write and/or draw” and “If I had a teammember like this at a real job, he/she would be fired”. Explaining to students that what they practice in the course will be exactly what most of them will do as professionals can help to overcome some student resistance8. In addition, active learning has been shown to be an extremely effective way to improve student attitudes, increase motivation to learn and to improve Proceedings of the 2005 American Society for Engineering Education Annual Conference & Exposition Copyright © 2005, American Society for Engineering Education

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1270,045

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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