INTEGRATING MAKERSPACES INTO ENGINEERING DESIGN
Notice bibliographique
Résumé
Makerspaces are informal sites in which people with similar interests can collaboratively build creative projects by using emerging technologies. In recent years, makerspaces have been created on most campuses and often linked to STEM learning practices. However, integrating makerspaces in engineering curriculum is often not done formally. In this paper, we discuss how the University of Ottawa integrated its makerspace into its cornerstone design curriculum and its design challenges. Cornerstone engineering design includes first- and second-year courses where students learn and apply design knowledge while working in teams. Each team is expected to develop three prototypes during the semester and solve a design problem for a client. Maker components are integrated in the labs, where many makerspace technologies, such as 3D printing and laser cutting, are taught and used in the development of the prototypes. In addition, the makerspace offers a yearly multidisciplinary client-based design challenge that is open to all students. This paper explores the integration of maker ideology and technology in curricular and extracurricular design activities. The paper outlines the connection between making and engineering design, the maker capacity for inclusion and sharing, the role of making activities in developing the identity of future engineers and the integration of course work into the makerspace.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».