Modelling Approach of an Innovation Process in Engineering Education: The Case of Mechanical Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, the concept of innovation is omnipresent in most political discourses as well as in technological, socio-economic and scientific development plans. Innovation is essential for solving complex problems in new ways, which can lead countries to development and prosperity. The realisation of an innovation is not the result of a random act, but the product of a multidisciplinary process, rich in methods and scientific and technical tools, using materials and human resources. These human resources, in particular engineers, must possess both technical and soft skills that strengthen their capacity to innovate, and which have been in continual development since the initial training phase. Innovation is at the heart of engineer training concerns and requires management and structuring according to a well-defined process.The objective of this paper is to present the approach followed to define an innovation training process model for engineers through Project Based Learning (PBL). In this work, we have identified the main components of our process through a combination of data from the literature review and the results of an empirical study. Innovative projects in the field of mechanical engineering, carried out by future Moroccan engineers, were studied in depth. The results of the study enabled the identification of the different elements characterising the process of carrying out an innovative project such as the inputs, outputs, control milestones and resources required for the implementation of innovative educational projects in this field. These elements were supported by semi-directive interviews to form the basis of our systemic modelling.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».