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Enregistrement W2603720647 · doi:10.24908/pceea.v0i0.6524

UNDERGRADUATE WRITING ASSIGNMENTS IN ENGINEERING: TARGETING COMMUNICATION SKILLS (Attribute 7)

2017· article· en· W2603720647 sur OpenAlexafffundvenue
Anne Parker, Kathryn Marcynuk

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésSyllabusAccreditationRhetorical questionQuality (philosophy)Computer scienceMathematics educationEngineering educationEngineering ethicsPsychologyMedical educationEngineering managementEngineeringLinguisticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper will report on some of our findings from a national study investigating the writing demands placed on students in various disciplines, including Engineering. This is a timely study given that Reave notes that a “well-­‐designed program [in Engineering] will include a solid foundation in communication skills,” something she says also requires high quality feedback. For our part of the study, we investigated which courses in our Engineering school target Attribute 7 (A7, Communication Skills) and then analyzed the course syllabi to determine whether they required written assignments. We then described these assignments according to 20 variables, such as the total number of assignments written per year, feedback provided and genre.Ever since the accreditation board introduced them, the graduate attributes and their assessment have become the focus of most Engineering schools, so much so that Engineering course syllabi will necessarily include both a series of course outcomes and a complex chart of the expected competency levels. However, information on the assignments themselves can be far less detailed. Consequently, our findings tend to be more suggestive than definitive, though certain trends do stand out. For example, while many writing scholars, such as Paretti and Reave, would argue that students should learn the various discipline-­‐specific writing genres and then be able to shape their material to satisfy the specific rhetorical demands, many course syllabi in our study simply listed “assignments” rather than specifying the kind of assignment: Civil Engineering listed 16 “assignments” of 33 (total) and Mechanical Engineering 47 of 105.Finally, even though this paucity of detail may reflect what Broadhead calls the general “paucity of requirements for writing instruction” in an Engineering school, one of the goals of the national study was to initiate discussions about the way writing is taught and supported within the departments of the schools involved. Our study’s findings, suggestive as they are, may be able to initiate that discussion.

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)0,001
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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,199 · 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.

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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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