Report on the Learning Experiences of Undergraduate Students in a Novel Aerospace Engineering Course Integrating Teaching and Research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assessment of the Learning Outcomes of Undergraduate Students in a Novel Undergraduate Aerospace Engineering Course Integrating Teaching and ResearchThis study concerns the learning experiences of undergraduate students in a novel undergraduateAerospace Engineering course that integrates teaching and research. The first one-third of thecourse is devoted to conventional lectures and laboratory exercises with computer interfaced dataacquisition systems. The latter two-thirds focus on design and research projects in AerospaceEngineering with a few lectures interspersed. The teaching method of the new course has someunique characteristics: i) Undergraduates gain a research experience by working in small groupsof two or three students supervised by a volunteer graduate student research mentor, ii) Theparticular research project is developed by the course instructors and the volunteer graduatestudent research mentor as one related to the graduate student’s thesis research, and iii) Theresearch projects integrate departmental facilities and capabilities for continued research indesign, fabrication, experimentation, and computation for future course offerings. The presentstudy analyzes the experiences of the undergraduate students by answering the followingresearch questions: 1) In what ways do undergraduate students benefit from the course’s teachingmethods?, 2) How did this experience affect undergraduate students’ interest or motivation forcontinued research in a particular area?, and 3) What are the particularly important aspects of theinstructors’ responsibilities that require attention in this teaching arrangement? Pre- and post-surveys along with interviews in focus groups were used for data collection. The benefits for theundergraduate students related to their future careers but also the difficulties encountered in thegroup dynamics, communication skills, and uneven time commitments are addressed in the fullpaper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».