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Enregistrement W2766550577 · doi:10.18260/p.25431

Hands-On Beam Models and Matching Spreadsheets Enhance Perceptual Learning of Beam Bending

2016· article· en· W2766550577 sur OpenAlexaffabout
Daniel Pickel, G. Wayne Brodland, Rania Al-Hammoud

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeflection (physics)StaticsShear and moment diagramBending stiffnessConjugate beam methodStructural engineeringBeam (structure)CurvatureBending momentBoundary value problemStiffnessShear forceEngineeringMathematicsMechanicsGeometryPhysicsMathematical analysisOpticsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This evidence-based practice paper explores the use of a physical beam model and an accompanying spreadsheet that plots deflection, slope, shear, moment, and loading diagrams as teaching tools.These tools were used to reinforce engineering theory as part of a second year civil engineering statics and solid mechanics course.The models consisted of three beams of known cross-section and stiffness, two supports which could be altered to provide clamped or simple support, and two dial gauges to measure beam deflection, all of which could be affixed to a base delineated with markings to quantify the distances between individual model components.Steel weights could be placed at any portion along the beam to apply vertical point loads to the beam.The physical model was accompanied by an electronic spreadsheet that back-calculated diagrams for slope, curvature, shear, moment, and loading.This was done based on the beam geometry, Young's modulus, and boundary conditions, as well as the measured deflections at the loaded points.In the first of two exercises students examined clamped, simple, and free boundary conditions.They also observed linearity between loading and deflection, and used statics to calculate shear and moment diagrams.Students compared their calculations and plotted diagrams with a spreadsheet that plotted a full set of beam diagrams.The goal of this exercise was to encourage students to start thinking about the notion that deflection, slope, and curvature are related to loading and boundary conditions.In a second session, after the students had been taught methods for calculating deflections in statically determinate beams, they examined model beams with various strategic boundary conditions and load patterns, looking for physical manifestations of deflection, slope, and curvature (moment) within those beams.As part of this exercise, students chose a particular beam design and loading, and used a version of the spreadsheet that could plot all of the beam diagrams based on geometric and boundary condition information and measured deflections at the loaded points.By comparing their model beam with the spreadsheet diagrams, students were able to make and strengthen their connections between mathematical, visual, and kinesthetic representations of beam bending.After each exercise, students were asked to provide written feedback on the effectiveness of the exercise through questions such as: "What are three specific things you learned about beams today?", "Which observations were unexpected or in conflict with your intuition?",and "How did the physical model and spreadsheet enable you to better understand the operation of beams?"The students noted that the exercise helped them understand how the different support conditions, material properties, and applied loads affect the deflection of the beam.They also stated that the spreadsheet helped them understand the relationship between deflection, slope, and curvature.After changing the support conditions of the beam, the students mentioned that some of their observed beam deflections conflicted with their intuition, which made them question why the beam behaved this way.This exercise helped the students think about how the theory relates to actual beam behavior and vice-versa.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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