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Enregistrement W2605183162 · doi:10.24908/pceea.v0i0.6514

Lessons Learned from Teaching a Pilot Multidisciplinary Entrepreneurial 4th Year Capstone Design Course

2017· article· en· W2605183162 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sean Maw

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésCapstoneMultidisciplinary approachCapstone courseCourse (navigation)Engineering educationVariety (cybernetics)Engineering managementWork (physics)Medical educationMathematics educationEngineeringComputer sciencePsychologyMechanical engineeringSociologyMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the 2015/16 academic year, a pilot course at the University of Saskatchewan was offered to senior engineering students. The pilot course was meant to offer an entrepreneurial version of the standard 4th year capstone design course. It also created an opportunity for students to work with students from engineering disciplines other than their own. Two design groups, each consisting of four students, were formed. This paper describes the structure of the course, how the entrepreneurial content and multidisciplinary aspects were handled, and a variety of lessons that were learned that may be of value to other institutions considering similar ventures.The College’s capstone design courses had the weightings of two regular 3-credit courses, running from the start of the Fall term to the end of the Winter term. The most fundamental differences between this course and the standard 4th year capstone course were i) the students identified their own design problem, and ii) they formed multidisciplinary teams to solve their problem. Both of these differences created significant challenges in terms of organizing and running the course. Students from Electrical Engineering, Computer Engineering, and Engineering Physics were full participants in the course. Students from Mechanical Engineering were given the opportunity to participate on a one course credit basis i.e. they still had to take the standard 4th year design course in addition to the entrepreneurial version.Many lessons have been learned from the experience of developing and teaching this course. Issues that will be discussed in the paper include, but will not be limited to: integrating the different learning outcome needs of the different departments involved, managing the uncertainty of the design problems undertaken, integrating entrepreneurship into the design course, talking about design to students from different disciplines, managing “sub-contractor” students in capstone projects, evaluation, scheduling of classes, multidisciplinary supervision, client interaction and evaluation of student work, peer assessment, and student group dynamics.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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