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Enregistrement W2887792599 · doi:10.24908/pceea.v0i0.7347

Tron Days: Horizontal Integration and Authentic Learning

2017· article· en· W2887792599 sur OpenAlexaffvenue
Eugene Li, Chris Rennick, Carol Hulls, Mary Ann Robinson, Michael Cooper-Stachowsky, Eline Boghaert, William Melek, Sanjeev Bedi

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechatronicsEvent (particle physics)Style (visual arts)Connection (principal bundle)Science and engineeringMathematics educationComputer scienceEngineeringPsychologyVisual artsEngineering ethicsArtificial intelligenceArtMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract—First year Mechatronics students at the University ofWaterloo consistently do not see the connection between their fundamentalmath and science courses with the practise of engineering.To address this issue, the first year instructors came together tolaunch a two day Hackathon style project for the students calledTron Days. Tron Days featured small warm up problems dealingwith advanced concepts in each of the courses, and big problemsthat drew from all of the first year courses. The challenges onlyhad communication marks associated with them and provided anopportunity for sustained engagement with the concepts. The metricsused to measure the event showed that it was successful at addressingthe desired outcomes, but could be further enhanced to address morematerial.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,181 · 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.

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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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