Analysis of Student Utilization and Activities in a Campus Innovation Center
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ABC Innovation Center has served our campus for six years providing support for competition teams, capstone and class projects, a maker space, and other campus activities. The 16,000 sq ft building provides project space, supervision, and access to fabrication and prototyping resources. The innovation center has been a popular and increasingly utilized resource with student entries to the building increasing 1.35 times in the last two years. This paper will report on student utilization of our innovation center through the analysis of activity records. Over the years of operation of the center, multiple measures of student activity and utilization have been collected including lock logs, team rosters, and training completions. This paper will analyze these sources of data and report on several aspects of growth and utilization of the center including a. overall level of student activity over the last three years, b. student activity broken down by time of year, quarter, and day, c. student gender and class year, and d. student participation in training classes. The paper will also report on assessment approaches that have been used and general student feedback on the center and activities. It is believed that these results are useful in a variety of situations including prioritizing center activities, marketing the program to students, allocating space, scheduling staff, and determining overall resource needs.
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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 | 0,000 |
| 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 ».