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Enregistrement W2603100236 · doi:10.18260/p.24740

Strategies for Creating Engagement in Civil Engineering Students in Lecture Scenarios

2015· article· en· W2603100236 sur OpenAlexaffabout
Alan Chong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStudent engagementPresentation (obstetrics)Engineering educationDisciplineSubject (documents)EngineeringComputer scienceCivil engineeringEngineering ethicsEngineering managementPedagogySociologyWorld Wide WebMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Strategies for Creating Engagement in Civil Engineering Students in LectureScenariosTeaching a required engineering communication course to sophomore civil engineers, especially in alarge classroom lecture setting, presents some significant challenges. Students in general face anumber of roadblocks to engagement in lecture settings, including lecture/PowerPoint fatigue,physical fatigue from their demanding workloads, and the distraction of other often more pressingcourse commitments (such as upcoming exams or assignments). These challenges are exacerbatedwhen the subject being taught is not particularly conducive to lecture-style teaching or perceived asrelevant to their disciplinary knowledge base, such as engineering communication. In such scenarios,strategies for creating engagement at the beginning of lectures are crucial to gaining and maintainingstudent attention, and creating the student buy-in that is key to their learning.The discipline of civil engineering, however, is unique from other engineering disciplines inpresenting numerous opportunities for engagement with cultural touchstones relevant to students ofall levels. The general population engages daily with the products of civil engineering by usinginfrastructure, such as roads, buildings, and water systems. Our connection to these artifacts of civilengineering are reflected in products such as popular music, film, and other media which holdcultural currency with students. This presentation explores strategies that take advantage of thisstrong connection between civil engineering and culture to create engagement for civil engineeringstudents in lecture settingsWe examine three strategies developed and piloted during a single semester course on EngineeringCommunication in Civil Engineering. In this presentation, we will first play “Civil EngineeringThemed Musical Trivia,” in which students compete within the lecture classroom to identify the titleand artist for songs with either a titular or lyrical connection to civil engineering. Songs range fromthe highly contemporary - such as Miley Cyrus’ Wrecking Ball and Demi Levato’s Skyscraper - to olderclassics - such as Simon and Garfunkel’s Bridge Over Troubled Water or Joni Mitchell’s Big Yellow Taxi.Second, we examine how both new and old multimedia, such as A Short History of the High-rise — acollaboration between the New York Times and the National Film Board of Canada — or films byEdward Burtynsky, such as Manufactured Landscapes and Watermark, can be introduced prior to lectureto get students thinking about important engineering concepts such as sustainability. Finally, weexplore how local, municipal political issues – such as the highly transportation focused [cityredacted] mayoral race - can be used (in a non-partisan way) to demonstrate the significance of theirchosen discipline to their daily lives.All of these strategies, which take 2-5 minutes at the beginning of the lecture, encourage students tofocus their attention and engage with the material being presented, with the hope that this attentionwill be carried over to the lecture material. During the presentation, these strategies will bedemonstrated to the audience, and their impact on student engagement over the course of a classdiscussed, using data from student evaluations, student-instructor interactions, and lectureexperience.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,005

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,315 · 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'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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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