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Enregistrement W2911132080 · doi:10.24908/pceea.v0i0.13042

Sustainability within Technical Engineering Curriculum – A Hydraulic Fracturing Module in Fluid Mechanics

2018· article· en· W2911132080 sur OpenAlexvenueno aff
Ryan Anderson, Paul Gannon, Carolyn Plumb

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheme (computing)CurriculumSustainabilityClass (philosophy)Variety (cybernetics)PhoneEngineering ethicsEngineeringSociologyMathematics educationComputer scienceWorld Wide WebPedagogyPsychologyArtificial intelligenceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A transferable module is presented that brings sustainability topics into a core chemical engineering fluid dynamics course. A topic was chosen based on technical applicability to the course and currentdebate on the topic. In this case, hydraulic fracturing (‘fracking’) was chosen for the connection tocourse content (e.g. pumps, porous media flows) and its widespread debate in the United States. Onthe day of the activity, a guest instructor first surveyed the students with questions on theirunderstanding of and opinion on topics within fracking. The students were then shown two short videoson the topic, one from a science-focused group and one from an industrial proponent of the frackingtechnology. After the videos, students were sorted into five theme areas: science/technology,economics, policy, society, and the environment. These areas were chosen to highlight the breadth oftopics that must be engaged in order to approach such complex problems. Further, it is a move towardinterdisciplinary learning within engineering curricula where students consider broader societal themesas part of an engineering solution4. Students brought a research device for this day, and all students hadaccess to laptops or various smart phone devices. During the in-class activity, the students in theirgroups engaged in their own research on the topic using a variety of web-based sources. As they foundinformation relevant to their theme area, they took notes and then brought that into a groupaccumulation of relevant information. With this data compiled, one representative from each areasummarized salient points to the entire class. A course-wide (n ~ 40) discussion ensued with facilitationfrom the guest instructor. Beyond that day of integration, the course instructor aimed to show theimportance of such topics via three practices. First, the course objective ‘Students will analyzeengineering problems in the context of economics, technology, society, and the environment’ wasadded to the course syllabus along with ten other objectives focused on more traditional technicalcontent. Second, after the activity, a homework assignment was given on material balances and pumpsizing requirements associated with a typical hydraulic fracturing site to directly connect the technicalcourse content to the broader focus of the fracking activity. Lastly, a bonus problem on the final examasked students “If you were a landowner, would you allow hydraulic fracturing (fracking) on your land?Briefly explain your answer.” Select survey results from Fall 2017 are chosen to highlight students’ selfreportedunderstand of and support for fracking (pre-post responses), if the class-format was effectivein their learning, and open ended comments relating to changes in their opinion and the course format.The transferability of this module is discussed, along with ways to translate the concept to othercourses, such as into a heat transfer course via a nuclear power module.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,211
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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