Outcomes-Based Assessment in Action: Engineering Faculty Examine Graduate Attributes in their Courses*
Notice bibliographique
Résumé
In 2009, the Canadian Engineering Accreditation Board (CEAB) called for the assessment of 12 graduate attributes in all Canadianaccredited engineering programs. As part of this process, data are required from a variety of stakeholders, including the facultiesresponsible for teaching the host of courses offered in Canada’s diverse engineering programs. This paper describes the second yearof a three-year study in the Faculty of Engineering at the University of Manitoba that explores how the CEAB graduate attributesare manifested and measured in its curricula. The four attributes targeted were Problem Analysis, Use of Engineering Tools,Communication Skills, and Ethics and Equity. Fifteen instructors from each of the Departments of Biosystems, Civil, Electricaland Computer, and Mechanical Engineering considered the presence of these attributes in one of their engineering courses taughtin the academic year 2012–13, using a self-administered checklist. Findings indicated that the traditional attributes in engineeringwere assessed more frequently than the professional attributes, and that specifically, there was little assessment evidence of Ethicsand Equity and theOralfocus of Communication Skills. There was some evidence of formative assessment, but generallyassessments were limited to traditional quantitative, summative assessments. Competency levels were expressed in a variety of ways,highlighting the need for the development of a common language for assessment. The study underscores the different rolesassessment can take and the complexity of sustaining a faculty-wide, outcomes-based assessment protocol.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,092 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».