Notice bibliographique
Résumé
The purpose of capstone courses and projects in engineering is to provide a learning experience that effectively and reliably solidifies earlier acquired understandings. It provides a culminating exercise that lies just beyond a student’s existing ability so that learning is furthered while motivation is preserved. Historically, individual engineering projects, practicums, and internships have been heavily used to provide that culminating experience; however, with often disappointing results. This has been particularly the case in attempting to cap off programs in systems engineering where the learning ideal would be to have a student experience a real-world complex multi-disciplinary engineering and program environment. Given the limitation, this paper proposes using a term-long, class-based, repeatable meta-case as the capstone learning venue, particularly in support of systems engineering programs where securing meaningful experiential learning is difficult. Case teaching is a classic approach in law, medicine and business faculties where the need to develop higher cognitive abilities—analyzing, synthesizing and judging—inside high ambiguity and across multi-disciplines is paramount. A meta-case, as opposed to other case types, is characterized by the use of a very complex, multi-factor (engineering) real-world challenge with a long, multi-stage solution scenario. In proposing the use of a capstone meta-case, the paper presents its use in an aerospace systems engineering environment where development timelines are very long, and where the engineering requirements and solutions are many and highly interdependent. It specifically discusses the course design structure and considerations associated with a meta-case based on the development of the Airbus A400 military transport aircraft. The paper is based on a year-long study into the use of the case method for teaching aerospace systems engineering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».