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Enregistrement W2911594032 · doi:10.1109/weef-gedc.2018.8629758

What Engineering Admissions Can Learn from Medical School Admissions

2018· article· en· W2911594032 sur OpenAlexaff
Harold Reiter, Yona Baskharoun, Kelly Dore

Notice bibliographique

Revue2018 World Engineering Education Forum - Global Engineering Deans Council (WEEF-GEDC) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionDiversity (politics)Process (computing)Medical educationCultural diversityMedical schoolCognitive skillPsychologyMedical ethicsMedicineComputer sciencePolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical school admissions have undergone a drastic change in the past decade with increasing awareness about issues of professionalism and a lack of diversity among physicians. These problems are also arising among engineers, where issues of communication, ethics, and cultural competency are beginning to be identified across the profession. Over the years, the traditional admissions process into medical school has been identified to be particularly problematic, as it places a strong emphasis on the cognitive competencies of incoming students, but frequently neglects their non-cognitive competencies or professionalism. The same parallel can be drawn for admission into engineering programs, where the process strongly focuses on cognitive abilities (GPA, standardized test scores) and less so on the non-cognitive skills. In this paper, we suggest various tools to promote the shift to the assessment of professionalism in engineering admissions to ensure that the profession will keep up with the future needs of the population.

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)0,036
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,257 · 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'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'admission1
Résumé présentoui

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