Assessing Life Long Learning Utilizing Coop Work Term Report
Notice bibliographique
Résumé
CEAB introduced graduate attributes (GA) as a tool to measure the performance of an engineering institute in delivering its engineering programs. The 12th attribute is Life Long Learning (LL), which is defined as the student’s ability to identify and address their own educational needs. A student’s reaching out to technical references, away from an academic setting, is identified as a measuring tool for LL. As a pilot study, the technical references evaluated were extracted from a sample of 12 artifacts - 4th year work-term technical reports submitted as a component of co-operative education (co-op).To measure LL, a categorical metric to assess quality of cited sources was used to assess student competence in selecting credible technical information. All students included at least one technical reference in the design/analysis section (Technical Reference, TR); with most students using a mix of TR quality. Only 1/3 of students had average TR quality scores that met or exceeded the benchmark of 3.0. There may be a relationship between the type of work sector experienced and quality of references used.The pilot study suggests that using a quality metric for technical references within student documents has potential to assess lifelong learning at both the individual and cohort level. Results reinforce the need to educate and reiterate to engineering students the importance of credibility of the source of information over convenience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».