Analyzing Implicit Science and Math Outcomes in Engineering and Technology Programs
Notice bibliographique
Résumé
One of the key steps when developing pathways between baccalaureate and diploma programs is comparing learning goals between the programs. This paper presents application of a seven-dimensional framework (cognitive process, transferability, depth of analysis, interdependence, question novelty, scaffolding and communication) to analyze the implicit learning outcomes in 11 of Ontario’s post-secondary programs in engineering and engineering technology. We collected 319 calculus questions (179 from six technology programs and 140 from five engineering programs) and 205 physics questions (122 from two technology programs and 83 from four engineering programs). Content specialists assessed each question in the first four of these dimensions, and instructors from the participating institutions scored random questions from their own disclosed questions on the remaining dimensions. Analysis of scaffolding in physics questions showed that engineering questions mostly required the students to choose from or synthetize a range of approaches while technology questions often required the students to use a specific approach. The study found that technology programs focused more on discipline-specific physics concepts and their applications than physics courses in engineering. Calculus questions from both sectors mostly required application of mathematical concepts in non-contextualized scenarios or a general engineering context, with no significant difference in question novelty, scaffolding and level of communication. From a credits perspective, these results suggest that direct credit for bidirectional transfers may be warranted, and that small bridging learning modules targeting missing outcomes may be able to support efficient transfer pathways.
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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 | 0,006 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».