Measuring the Connection Between Mathematics and Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Mathematics forms the foundation for all the engineering disciplines. Students have trouble transferring this mathematical knowledge from their mathematics classes to the rest of their undergraduate engineering classes. This study is borne out of a desire to ‘be better,' to endeavour always to try to improve, but first, you need to know where one the starting point. The authors are also passionate about mathematics as it relates to engineering. Anecdotally the authors had heard that both students and faculty were disappointed and aggravated with the current status of mathematics teaching in undergraduate engineering. With no known study in Canada looking at how mathematics connects with engineering the authors went down the path to find out how strong the connection between mathematics and undergraduate engineering is at the University of Toronto.Through a mixed-method survey, the goal was to measure respondents’ (i.e. The teaching staff) views on the importance of and students’ competence of both mathematical topics and specific mathematic skills. A survey was administered in the 2017 fall semester to all of those who teach in the Faculty of Applied Science at the University of Toronto. The first part of the survey used a 5-point scale, the second part of the survey had open-ended questions.The responses to the 5-point scale questions demonstrate that the selected mathematic topics and specific skills were all seen as important and that the students’ competence was lower than their rated importance. The open ended-questions asked for respondents definitions and views as they related
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».