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Enregistrement W2941469392 · doi:10.1016/j.promfg.2019.02.284

Implementation of Experiential Learning for Vehicle Dynamic in Automotive Engineering: Roll-over and Fishhook Test

2019· article· en· W2941469392 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProcedia Manufacturing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningAutomotive industryConceptualizationCurriculumProcess (computing)EngineeringComputer scienceMathematics educationPsychologyArtificial intelligencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the ways in which employing experiential learning in the high education in Automotive Engineering by using computer-based simulation. A set of student-center simulation-based laboratory activities has been developed with a pedagogical approach is presented on basis of Kolb's Experiential Learning Theory. The chosen topic to be educated is road vehicle dynamic performance with focused on use of automotive standards and real-world problem in automotive industry. The pedagogical approach presented in this study can represent as a reference point for discussions in experiential learning environment for road vehicle dynamics curriculum, considering the use of the Kolb's theory as a model for development of teaching-learning process and computer-based simulations as a teaching tool. As part of pedagogical proposal, this study is also focused on development of real-world experience in simulation environment as a concrete experiment in topics related to automotive industries. This paper considers the implication of concrete experimentation, reflective observation, and abstract conceptualization in all developed laboratory sessions for topic in road vehicle dynamics. Finally, some recommendations are recommended in order to help future works.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,219 · 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