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Enregistrement W2886297820 · doi:10.24908/pceea.v0i0.10227

DEVELOPMENT OF PEER TEACHING SUPPORTED DESIGN FOR X MODULES FOR SENIOR ENGINEERING DESIGN PROJECTS

2018· article· en· W2886297820 sur OpenAlexaffvenue
Grant McSorley

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentAccreditationEngineeringEngineering managementClass (philosophy)Process (computing)Computer scienceMathematics educationMedical educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract – This paper presents initial results from a series of modules introducing Design for X (DfX) concepts to student project teams. DfX methods are recognised as a means to facilitate decision making throughout the design process and directly support the “Design” graduate attribute as defined by the Canandian Enginering Accreditation Board.
 In this senior design course, third and fourth year students are integrated into the same project teams, with the aim of promoting peer learning and leadership. Therefore, a flipped classroom approach was applied to the modules, followed by team-based reflection and discussion after which the appropriate DfX methods were to be applied within the projects. In the second semester third year students from each team were required to update the class on how these methods had been implemented in their projects.
 Preliminary results show active participation by the fourth year students, with varying levels of application of the tools within the projects. This paper will present specific examples of student led discussion and exercises surrounding DfX topics, as well as a qualitative evaluation of the application of DfX methods by the student teams. Recommendations for future improvement include the development of additional short duration, concrete, formative DfX activities for inclusion in the modules.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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