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Enregistrement W2909684375 · doi:10.24908/pceea.v0i0.12996

Hardware Skills for Hardware Engineers

2018· article· en· W2909684375 sur OpenAlexafffundvenue
Arrchana Pradeepan, Derek Wright

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésWorkflowDebuggingCurriculumComputer scienceSoftware engineeringWork (physics)Active learning (machine learning)Project-based learningEngineering managementEngineeringMathematics educationPedagogyPsychologyArtificial intelligenceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrical engineering students at the University of Waterloo require opportunities to develop hardware workflow skills. For example, creating, populating, and debugging printed circuit boards. Students may be fortunate enough to gain these skills on co-op work terms, but there is no structured on-campus opportunity to learn these topics. These workflows cannot be added to the existing curriculum without displacing other valuable learning opportunities. An optional “Embedded μC PCB Activity” is being developed to fill this gap. The Kolb learning cycle and project-based learning principles have been applied in its creation, and the Kirkpatrick Model of Training Evaluation is used as a framework to assess student reaction and learning. The activity was first trialled and found unsuccessful in 2017 but is now prepared to undergo another trial due to iterative improvement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1400,032

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 GPT0,202
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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'admission3
Résumé présentoui

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