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Enregistrement W3001745726 · doi:10.24908/pceea.vi0.13465

Peer Learning and Leadership in Engineering Design and Professional Practice

2019· article· en· W3001745726 sur OpenAlexaffvenue
Amy Hsiao, Grant McSorley, David G. Taylor

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipTeamworkContext (archaeology)Leadership developmentPsychologyProfessional developmentPedagogyMedical educationKnowledge managementManagementComputer sciencePublic relationsPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents an assessment of the development of leadership skills in fourth-year engineering students, who are project leads of teams that comprise of third-year engineering students in a yearlong Engineering Design and Professional Practice course. It is proposed that the success of peer learning is directly related to the growth and change in the project leads, the progress of the followers, and the strength of the leader-follower engagement. As such, this work will compare classroom observations with Leader-MemberExchange (LMX) theory and the concepts of servant leadership and authentic leadership in the context of an engineering workplace. This work will also discuss both the value of the inputs and the measure of the outcomes in this peer mentorship scenario, i.e. starting with the importance of the individual in peer mentorship, through reflection, goal-setting, and self-awareness, to the importance and practice of designated project lead management meetings, to the significance of knowledge transfer in the learning process. The challenges of peer learning at the undergraduate level will also be discussed. In presenting this work, the authors would like to promote knowledge sharing of how peer mentorship and the development of leadership skills have been implemented and assessed effectively in Engineering at other universities. Keywords: peer learning and mentorship, project-based teamwork, authentic and servant leadership, leaderfollower exchange.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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