TEAM FORMATION IN ENGINEERING DESIGN COURSES
Notice bibliographique
Résumé
Engineering design courses often include a team-based project. Project-based learning offers a great opportunity for engineering students to learn about teamwork and collaboration. It also gives students a chance to learn about themselves and improve their conflict management skills. Choosing the right team members for a specific project is not trivial, as the choice of the team often affects the project outcome and the students’ experience in the course. Moreover, there is a debate among engineering educators as to whether it is better to force team composition or not. In this paper, we investigate the impact of team composition and formation on project outcomes and student satisfaction in a second-year engineering design course at the University of Ottawa. The course is open to all engineering students and has an accessibility theme. Students work in teams with a client that has a specific accessibility need. Students meet the client three times during the semester and deliver a physical prototype by the end of the semester. For this study, students in the design course were divided into two groups. Students in the first group were allowed to pick their teams, while the instructor created the teams in the second group based on multidisciplinary composition and year of study. Both groups had the same instructor and the same course material, labs, project choices, etc. Semi-structured interviews were conducted with a few teams in each group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».