MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2886059665 · doi:10.24908/pceea.v0i0.10194

A MODEL TO DEVELOP PEER FEEDBACK SKILLS IN FIRST-YEAR ENGINEERING STUDENTS

2018· article· en· W2886059665 sur OpenAlexafffundvenue
Stephen Mattucci, Jim Sibley, Jonathan Nakane, Peter Ostafichuk

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésCommunication sourceActive listeningComputer sciencePeer feedbackFace (sociological concept)CraftFace-to-faceHuman–computer interactionMultimediaPsychologyMathematics educationCommunicationTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract – Giving and receiving feedback is a necessary, but often difficult skill for young engineers to acquire. We developed and piloted the delivery of a feedback model as part of the first-year engineering experience at the University of British Columbia. The approach is based on recognizing feedback as a form of professional communication, and that it requires practice to improve. We wove different aspects of communication skill development through two large newly-designed first-year introduction to engineering courses, building towards face-to-face feedback through a staged series of communication experiences. 
 The full feedback model highlighted the nuances of face-to-face communication, and was called the "3×3", since it includes the three components involved in face-to-face feedback (sender, message, and receiver), each with three associated aspects. The sender uses appropriate words and body language, ensures proper interpretation, and is empathetic; the message is objective and non-judgmental, sufficiently detailed, and contains suggestions for improvement; and the receiver remains open and listening, acknowledges to the sender that they are listening, and clarifies to ensure understanding. 
 Students applied what they had learned through an activity reviewing poster presentations from a major course design project. In the activity, they each had an opportunity to craft a feedback message before delivering the message face-to-face to a peer. Students then reflected on the feedback they received by summarizing the message, recognizing how the sender delivered the feedback, and identifying why the feedback was helpful. Student reflections were analyzed for themes from the 3×3 model. 
 Students found feedback from peers particularly helpful when it was delivered in an appropriate and courteous manner, checked for proper interpretation, provided clear suggestions for improvement, and was coupled with praise of something that was done well.
 Providing students with a structured model allows them to follow a process in both providing effective face-to-face feedback, but also better appreciate why receiving feedback is beneficial in helping them improve.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,213
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)Même sujetEngineering Education and Curriculum DevelopmentTravaux en français237 207