ENGINEERS-IN-RESIDENCE PROGRAMS AS A FRAMEWORK FOR INDUSTRY ENGAGEMENT IN UNDERGRADUATE ENGINEERING EDUCATION: CHALLENGES AND OPPORTUNITIES
Notice bibliographique
Résumé
Industry engagement in undergraduate engineering education is a community-centred approach to learning that is hands-on and links the engineering theory to practice. This paper provides a review of existing Engineer-in-Residence (EIR) programs in Canada, including the University of Manitoba, Dalhousie University, University of Calgary, Ryerson University, University of Ottawa, and the University of Waterloo, as well as a brief international scan. We consider the motivations behind the institutions’ initiative to introduce EIR programs, different types of engagements, challenges, and opportunities. Programs are also examined externally relative to professional residency programs in business schools, among others, and relative to other forms of industry engagement in undergraduate engineering education. A brief overview of the history and role of EIRs within engineering programs is also presented. The paper will be of interest to those exploring a similar industry engagement framework at their institution, and offers a forward-looking perspective on ways to leverage the skills and experience of practicing engineers in preparing students to tackle the challenges of the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,014 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».