Promoting Career Planning Through the Use of an Engineering Experience Evaluation for Licensure
Notice bibliographique
Résumé
Professional registration (P.Eng.) applicants in B.C. must use the Engineers & Geoscientists BC web-based Competency Experience Reporting System (CERS) to have their work experience evaluated. CERS measures competencies – measures of the ability to perform the tasks and roles of an occupational category to standards expected and recognized by employers and the community at large – in seven competency categories, each of which can be related to the twelve CEAB graduate attributes.As part of a university-level course in engineering professionalism, students were given an assignment to use CERS to conduct a self-evaluation and make recommendations for their own future professional development.To measure the perceived effectiveness of the assignment, students completed three identical questionnaires: one before the topic was introduced, one after a guest speaker presentation on the topic, and one after submitting the assignment. The questionnaire measured each student’s degree of knowledge or understanding of ten different aspects of professional registration and professional development. The results indicated a progressive increase in agreement between the first, second and third questionnaire for all ten questions, with the greatest increases relating to registration procedures and students’ identification of shortcomings of their own experience.Usage of the competency assessment system by regulators is being expanded in Canada, which potentially provides the opportunity to conduct similar student assignments within other engineering programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».