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Enregistrement W2945476682 · doi:10.18260/1-2--30237

Creating Problem Taxonomies for WeBWorK in Mechanical Engineering

2020· article· en· W2945476682 sur OpenAlexaff
Agnes D’Entremont, Juan Antonio Moreno Abelló

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Techniques and Practices
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaxonomy (biology)Computer scienceSubject (documents)World Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract WeBWorK is an open-source, online homework system widely used in mathematics at the post-secondary level, with a number of institutions developing WeBWorK problems for use in engineering. The WeBWorK Open Problem Library (OPL) contains around 33,000 problems that are freely available to instructors to use within their courses (currently, around 200 mechanical engineering problems are available). The OPL problems are organized under a taxonomy structure of “subject”, “chapter”, and “section”, where subject is an area of study (e.g. linear algebra, probability, etc.), and chapter and section locate a particular problem within the subject (e.g. linear algebra – matrices – inverses), analogous to a textbook structure. Having an easily understandable and comprehensive taxonomy available makes it simpler for contributors to correctly designate their new problems, and for instructor-users to find appropriate problems to assign to their students. While there are some engineering problems available on the OPL, the taxonomies are either not extensive (few problems) or do not truly adhere to the structure above. As well, engineering instructors interested in building a few problems for their classes have the daunting task of creating a taxonomy structure in order to share them. We have created comprehensive proposed taxonomies in three core mechanical engineering subjects (statics, dynamics, mechanics of materials) and a partial taxonomy in a fourth (vibrations) for discussion and approval, and eventual use by future contributors. We have not found any literature that outlines practices for the creation of a new taxonomy, so we have documented our process and provide guidance for the creation of future OPL taxonomies in engineering. Finally, we outline suggestions for the systematic use of searchable keywords in OPL problems that can provide consistency across engineering subject areas and institutions. This work will lay the foundation for educators to more easily contribute to and utilize the growing body of open-source mechanical engineering problems in WeBWorK.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,302

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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