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Enregistrement W2620108271 · doi:10.18260/1-2--18068

How to Design a Design Project: Guidance for New Instructors in First and Second Year Engineering Courses

2020· article· en· W2620108271 sur OpenAlexaffabout
Andrew Trivett, Stephen Champion

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClass (philosophy)CurriculumComputer scienceSet (abstract data type)Project-based learningResource (disambiguation)Nova scotiaMathematics educationActive learning (machine learning)Engineering managementEngineeringPedagogyPsychologyArtificial intelligenceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The development of a resource tool for design project instructors in first and second year PBL coursesAbstractEngineering programs throughout North America continue to add curriculum approaches that useproject-based learning (PBL). 7 Atlantic Canadian universities share a common first two yearengineering program, and all have begun to implement a design-project core of coursesthroughout all common semesters. One of the difficulties in implementing the courses is thecomfort level of instructors with the teaching methods. This problem is exacerbated by thewidely different class-sizes and physical resources of all 7 campuses.This paper describes the development of a set of teaching resources to help aid the adoption ofnew project-based learning approaches. While the intent of the project was to specifically aidfaculty in the 7 target programs in Nova Scotia and Prince Edward Island, this problem is seen inmany universities where faculty are unfamiliar with PBL teaching approaches, and thus arereluctant or resistant to introduce these to their classes. The resource approach is to developmodular content within six major categories, a) active learning class structures, b) in-classapproaches, c) active learning assignment bank, d) evaluation methods, e) case studies andexample projects, f) problems encountered and lessons learned.Each of the major topics was selected based on the expectation of the needs of an instructor on aday-to-day basis while teaching. The project demonstrates an initial set of content in eachcategory. Since it was assumed that a fixed content bank would quickly become obsolete,approaches to ensure that the content is continually updated by faculty were implemented at theoutset. The initial implementation has been demonstrated in on-line course managementsoftware, and can be utilized in many university engineering faculties. A report of initialfeedback from teaching faculty to the tools will be part of the presentation.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,604

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,202 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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