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Enregistrement W3001765995 · doi:10.24908/pceea.vi0.13782

DEVELOPMENT AND INTEGRATION OF TECHNICAL WRITING SKILLS ORIENTED TOWARD ENGINEERS’ NEEDS

2019· article· en· W3001765995 sur OpenAlexafffundvenueabout
Anouk Desjardins, Evelyne Doré, Raymond Desjardins

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesPolytechnique Montréal
Mots-clésAccreditationInternshipBachelorCapstoneProcess (computing)Medical educationWork (physics)EngineeringPedagogyComputer scienceEngineering managementMathematics educationPsychologyPolitical scienceMedicineMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Written communication is among the skills future engineers must develop and master in order to excel in their profession. Employers and the Canadian Engineering Accreditation Board also require this skill. Students in all Polytechnique Montréal programs have one course credit in their program devoted to written and oral communication. The training is provided by Polytechnique’s Centre d’études complémentaires (centre for complementary studies) for all programs. Despite the implementation of this process, we noted that civil engineering students had difficulty employing good technical writing practices in their work, such as capstone projects, lab reports and hands-on assignments. The students saw written communication workshops as satellite training and employed their learning only to a small degree in their other courses. The students were essentially stagnating instead of making progress throughout the bachelor’s degree. In response to these issues, a common approach was put into place for the entire civil engineering program as a complement to the trainings provided by the Centre d’études complémentaires. This approach has been a success; student response has been positive and improvement has been observed in the courses where writing is required. The students especially appreciate this when they perform their mandatory internship, because they feel this training makes a difference and helps them distinguish themselves.

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)0,005
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,181 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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