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Enregistrement W2965506844 · doi:10.1017/dsi.2019.46

A “Lattice” Approach to Design Education: Bringing Real and Integrated Design Experience to the Classroom through Engineering Design Days

2019· article· en· W2965506844 sur OpenAlexaffabout
Ada Hurst, Chris Rennick, Sanjeev Bedi

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Engineering Design · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumEngineering educationEngineering design processDesign educationEngineering managementEngineeringEngineering ethicsMathematics educationComputer sciencePedagogyMechanical engineeringSociologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While design is fundamental to engineering practice, modern training in engineering design has almost exclusively moved to the classroom, providing students little exposure to holistic, real-world design experiences that are well-integrated with the rest of the academic curriculum. In this paper, we perform a short review of how the model of engineering education in Canada has evolved over the last two centuries, identify the current deficiencies in teaching design in engineering curricula, and review how Chairs in Design Engineering at various Canadian engineering schools have tackled this identified need. We then describe in detail how this problem is being addressed at the University of Waterloo through Engineering Design Days. This approach is presented as a design “lattice” around which other curriculum threads (math, natural sciences, engineering science, design etc.) can grow in an integrated way. Different Design Days examples from various engineering programs are described to illustrate the general structure. We conclude by assessing the program's impact and identifying opportunities for future development and assessment of the program's effectiveness.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,016
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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