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Enregistrement W3000848332 · doi:10.24908/pceea.vi0.13835

ENHANCING ENGINEERING EDUCATION WITH INDIGENOUS CULTURES, PEDAGOGIES, KNOWLEDGES, AND PERSPECTIVES: A SERIES OF FACULTY WORKSHOPS

2019· article· en· W3000848332 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jillian Seniuk Cicek, Afua Adobea Mante, Marcia Friesen, Randy Herrmann

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésIndigenousEngineering educationEngineering ethicsEngineeringTraditional knowledgeSociologyPedagogyEngineering management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Faculty of Engineering at the University of Manitoba, we are committed to creating belonging for Indigenous and non-Indigenous students and faculty by fostering shared values and developing a shared approach to engineering education. In the spirit of this commitment, a team of four from the Faculty of Engineering has been funded to design a series of seven engineering specific faculty workshops to help build good relationships between Indigenous and non-Indigenous engineering students, faculty, and staff. Our goal is to enrich engineering education by learning how engineering is relevant to Indigenous Peoples from Indigenous perspectives, with the ultimate objective to integrate Indigenous values, knowledges, perspectives, and design principles into engineering teaching and learning in relevant, genuine, and good ways. This Engineering Education Practice Paper presents the design of the seven workshops, and briefly introduces the conceptual framework that guides the team’s approach.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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