Makerspaces in First-Year Engineering Education
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.
Notice bibliographique
Résumé
Langara College, as one of the leading undergraduate institutions in the province of British Columbia (BC), offers the “Applied Science for Engineering” two-year diploma program as well as the “Engineering Transfer” two-semester certificate program. Three project-based courses are offered as part of the two-year diploma program in Applied Science (APSC) and Computer Science (CPSC) departments: “APSC 1010—Engineering and Technology in Society”, “CPSC 1090—Engineering Graphics”, and “CPSC 1490—Applications of Microcontrollers”, with CPSC 1090 and CPSC 1490 also part of the Engineering Transfer curriculum. Although the goals, scopes, objectives, and evaluation criteria of these courses are different, the main component of all three courses is a group-based technical project. Engineering students have access to Langara College’s Makerspace for the hands-on component of their project. Makerspaces expand experiential learning opportunities and allows students to gain a skillset outside the traditional classroom. This paper begins with a detailed review of the maker movement and the impact of makerspace in higher education. Different forms of makerspace and the benefits of incorporating them on first-year students’ creativity, sense of community, self-confidence, and entrepreneurial skills are discussed. This paper introduces Langara’s engineering program and its project-based design courses. Langara’s interdisciplinary makerspace, its goals and objectives, equipment, and some sample projects are introduced in this paper in detail. We then explain how the group-project component of APSC 1010, CPSC 1090, and CPSC 1490 are managed and how using makerspace improves students’ performance in such projects. In conclusion, the paper describes the evaluation of learning outcomes via an anonymous student survey.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 découle