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Enregistrement W2611085269 · doi:10.18260/1-2--3844

Synchronous Delivery Of Engineering Technology Courses To A

2020· article· en· W2611085269 sur OpenAlexfundno aff
Akram Hossain, Niaz Latif

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Council for Canadian Studies
Mots-clésBachelorDistance educationComputer scienceVideoconferencingMultimediaVirtual campusEngineering educationInstitutionEngineering managementEngineeringMathematics educationSociologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract NOTE: The first page of text has been automatically extracted and included below in lieu of an abstract Synchronous Delivery of Engineering Technology Courses to a Remote Location − issues and challenges related to Technology and students’ learning Abstract Distance delivery of a course is a compromise between a true online classroom and a classroom having live audience. The issues and challenges related to synchronous delivery of lecture and laboratory based engineering technology courses to a remote location are discussed in this paper. In summer (2007), the institution has funded a project to develop the instructional materials for distance delivery of a course in Electrical and Computer Engineering Technology (ECET). The course have been offered to two groups of students, one as live audience on main campus and the other group at an extended campus through audio-video network. The delivery technologies included were Polycom Audiovisual conferencing system and Virtual Network Computing (VNC). This paper focuses on the challenges (and dealing with these challenges) as it relates to implementation of technology for synchronous bi-directional delivery and assessment of students’ learning through such delivery. Assessments of students’ learning are discussed in terms of pedagogy, learning environment, and students’ engagement. The benefit of such delivery as it is applied to an urban/commuter campus are also discussed from students and institutional perspective. Introduction Purdue University Calumet is a comprehensive University that offers Bachelor’s and Master’s degrees in Science, Technology, Engineering, Management, Education, Nursing and Liberal Arts. It is primarily a commuter campus with 9600 students. Additionally, 1400 students take classes at its Academic Learning Center (ALC) which is 17 miles away from the main campus. Seventy percent of Purdue University Calumet students work more than 30 hours a week and many of these students are enrolled for courses scheduled for evening hours. The institution is striving to accommodate more of its students by delivering course work at an accelerated rate, and through alternative deliveries that includes distance delivery of courses at ALC. This will allow students from surrounding three counties in Indiana to attend and take courses at a location closer to their home. This paper describes the initiation, development and delivery of a laboratory-based ECET course through the synchronous distance delivery (SDD). The term SDD means that both distance learning and live classroom learning are taking place at the same time. The objective of this initiative was to identify issues and challenges related to such delivery through actually delivery of one course (as pilot). This would allow identify areas that can be improved for effective delivery of similar courses in future through this delivery method. This paper focuses on the challenges (and dealing with these challenges) as it relates to implementation of technology for synchronous bi-directional delivery and assessment of

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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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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