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Enregistrement W2605144836 · doi:10.24908/pceea.v0i0.6508

TEN YEARS OF ENHANCING ENGINEERING EDUCATION WITH CASE STUDIES: INSIGHTS, LESSONS AND RESULTS FROM A DESIGN CHAIR

2017· article· en· W2605144836 sur OpenAlexaffvenue
Steve Lambert, Cheryl Newton, David Effa

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImplementationEngineering educationEngineering managementEngineeringGovernment (linguistics)Mathematics educationComputer scienceSoftware engineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improving student learning and increasing connections between theory and engineering practice captures the main goals of Waterloo Cases in Design Engineering (WCDE). WCDE is a group at the University of Waterloo (Waterloo) that was established in 2005 as a part of the NSERC Chairs in Design Engineering program. WCDE works with instructors, industry and students to bring real life complexities to the classroom by using authentic case studies. Over the last ten years, more than 175 case studies have been developed and implemented in more than 100 courses with over 125 instructors, across all engineering disciplines. WCDE has collaborated with more than 140 industry, government, non-profit, and academic case partners for the development and implementation of case material.Surveys are used to gauge students’ receptivity to case implementations and for continuous improvement. Student feedback from WCDE case implementations are presented and discussed. The benefits and challenges of case study teaching are discussed, along with reflections on the next steps towards extensive use of engineering cases in 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 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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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