THE IMPORTANCE OF INCLUDING RECOGNITION OF PATTERNS ACTIVITIES IN LEARNING PROBLEM-SOLVING IN ENGINEERING CLASSROOMS
Notice bibliographique
Résumé
"Why do we study limits?" "How would I calculate 7π/4 without a calculator?" "There are several trigonometric formulas, how can I memorize them?" These are a few of the frequent questions asked by engineering students who seek the help of the Learning Strategist, a professional who advises students on academic skills. Attempting to memorize formulas and problem solutions without understanding their origin is common among engineering students. Consequently, students often disregard or are unaware of how formulas are derived, and they do not allocate time to find patterns that connect these formulas to the concepts they are learning in class. Investing time to study the origin and assumptions underlying formulas can be rewarding yet this process has a steep learning curve. Once mastered, understanding the derivation of commonly used formulas and mathematical patterns saves students’ energy and time by giving them tools to quickly solve difficult engineering problems. In this paper, we demonstrate the process of problem-solving and pattern finding through a fun activity that can be utilized in lectures or tutorials to create in students an appreciation of the basics. The activity shows the importance of finding and understanding patterns and how to extend these findings into solutions. Through recognition of patterns, students can develop higher order thinking skills and the ability to derive formulas from their skeletal form. The goal of this project is to investigate the impact of instructors including pattern finding activities within their classrooms.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».