DEVELOPING PROFESSIONAL COMPETENCE OF FACULTY AND STUDENTS OF CIVIL ENGINEERING TO MEET THE GLOBAL STANDARDS
Notice bibliographique
Résumé
In 21st century, the major challenge in engineering education in India is to meet the demands of technical profession and emerging job market. Now a days the education pattern, nature of jobs and services are fast changing across the world. Skill is becoming a commodity that can be bought from low-cost providers anywhere across the globe. Also in the digital world, knowledge is no longer confined to experts only, rather computer and internet connectivity has empowered every citizen to look for anything and everything. In this context, the engineering education of any country is very critical/crucial for determining its global positioning as well as ensuring the prosperity of their citizens. So engineering education system should be modified to enable our students to develop the skills like creativity and innovation, communication, critical thinking, interpersonal skills, collaboration and teamwork. Communication and collaboration are identified as an essential competencies by almost all of the organizations who are seeking competent employees. All the professional/accreditation bodies like Accreditation Board for Engineering and Technology (ABET), Washington Accord or National Board of Accreditation (NBA), India have already elaborately stated about the students learning outcomes, program educational outcomes, list of competencies, professional/ ethical responsibilities of engineers/ engineering educators/ academic institutions. 
 The aim of this study is to define parameters for measuring competence required for engineering faculty and students in meeting the global standards. The study also focused to discuss current scenario of Indian engineering education system giving special attention to Kerala. Also, the study aspired to develop a competence measuring model. 
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».