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Enregistrement W3005533686 · doi:10.1109/te.2020.2965817

BLDC Motor-Driven Fluid Pumping System Design: An Extrapolated Active Learning Case Study for Electrical Machines Classes

2020· article· en· W3005533686 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensMohawk College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPraxisMathematics educationComputer scienceMultidisciplinary approachActive learning (machine learning)Knowledge managementPsychologyEngineeringEngineering ethicsEngineering managementSociologyPolitical scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contribution: A project-based active learning approach with the collaborative pedagogical environment is used to train electrical engineers, focusing on loading characteristic of motors where extrapolated knowledge from advanced classes and feedback from the industry professionals are used to engage fellow students to improve their conceptual and applicatory learning. Background: Forces of globalization, including engineering education's multicontingent epistemological structure requiring a broad-based skill set, linking academia, and industry necessitate specific pedagogical intervention. The project-based pedagogy contextually embedded in collaborative environment has proven to serve as an ideal approach to address the scenario. Despite its demonstrated efficacy, its implementation has been sporadic, globally, and systemically within most educational institutions. In that light, this article is expected to stand as a strengthening paradigm simultaneously with conventional didactic orientation to fill that void. Intended Outcomes: Based on the academic needs and industrial demands, the specific techniques employed greater primacy on augmenting content mastery, critical thinking, and problem-solving skills that may have higher sustainability. Application Design: Project-based model that has been tested here is embedded in multidisciplinary and collaborative teaching package emphasizing problem probing and prescription. This approach underlies a very holistic orientation, providing a greater connection between theory and praxis, thereby having a higher appeal to theoreticians, learners, and the end-users. Findings: Extrapolated knowledge from graduate and upper-division undergraduate courses can be used to train lower-division undergraduate students. A positive trend in student learning outcome in power courses and a very positive feedback from industry professionals reflect the active learning model effectiveness accompanied by actual student test scores.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,257 · 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