Blended Learning in First Year Engineering Labs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In 2000, Queen’s Engineering adopted a new model for laboratory instruction to its common first year program. This involved moving from the traditional weekly physics and chemistry labs to a 12 week course on "Experimentation" - in which students learned how to design their own simple physics and chemistry experiments. Offered in a 12 week term, this course, called APSC100 Module 2, began with two shorter "tutorial labs" to introduce the key elements of experimental design then moved through a 6-week lab rotation where students practiced doing well-designed experiments, and finally culminated in a two week "Experimental Design Project". 
 The authors dedicated the summer of 2017 to restructuring this course. Much of the core content was retained, however significant changes were made to pace, method of content delivery, and deliverables. Changes include:
 An improvement in student preparation for the lab, through the introduction of on-line pre-lab content and quizzes, to be completed by students the night before their lab. 
 The elimination of post-lab homework. 
 A slower pace of introduction of early content – the original "2 tutorial lab" format was expanded to 4 tutorial labs 
 The introduction of "electronic lab templates". Templates include the lab instructions as well as blank boxes in which to include diagrams, Excel tables and figures, regression analysis, explanatory text and answers to questions. 
 A new Arduino-based altimeter lab introduces students to large variable data sets. 
 This paper will review the changes to the course, and report on the outcome of these changes following two years of offering the course in the new format.
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.
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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle