Students’ Task Understanding during Engineering Problem Solving in an Introductory Thermodynamics Course
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Understanding problems or tasks is a critical step in any problem-solving activity and the heart of self-regulated learning. When encountering a problem, students draw upon information available in the environment, along with knowledge, concepts, and perceptions derived from prior learning experiences, to interpret the demands of the task. Interpretation of tasks is, therefore, a key determinant of the goals set while learning, strategies selected to achieve those goals, and the criteria used to self-assess and evaluate outcomes. The purpose of this study is to better understand engineering students’ self-regulation in task interpretation processes while engaged in problem solving in an introductory engineering thermodynamics course. Two research questions guided the study: (1) What are the gaps, if any, between the instructor’s and students’ interpretation (explicit and implicit task features) of a problem-solving task?; and (2) How do students’ task interpretation (explicit and implicit) change after engaging in self-evaluation of their problem-solving processes? One hundred twelve (112) second year engineering undergraduates voluntarily participated in the study. Analysis of the data collected revealed a significant difference between the instructor’s and students’ task interpretation of the assigned problems. Furthermore, the analysis showed that students’ had a higher ability to identify the explicit parts of problem tasks than implicit ones. Students were able to grasp 63 to 77 percent and 39 to 49 percent, respectively, of the explicit and implicit information that was presented to them while engaged in problem-solving activities.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle