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Enregistrement W3024009099 · doi:10.18260/1-2--32845

First-Year Civil Engineering Students’ Knowledge and Confidence in the Use of Visualization and Representation Tools to Solve Engineering Problems

2020· article· en· W3024009099 sur OpenAlexaff
Joan Dannenhoffer, Sinéad Mac Namara

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesSyracuse UniversityPrinceton UniversityAmerican Society for Engineering Education
Mots-clésVisualizationRepresentation (politics)Computer scienceMathematics educationEngineering educationEngineeringPsychologyArtificial intelligenceEngineering management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract First-Year Civil Engineering Students’ Knowledge and Confidence in the Use of Visualization and Representation Tools to Solve Engineering Problems First-Year Civil Engineering students come to their programs with a diverse array of skills and motivations. Previous research by the authors indicates that students often choose engineering as a major due to guidance counselor and parental recommendations based on their performance in math and science courses in high school and the professional prospects afforded by an engineering degree. So, we might expect that students arrive in college relatively confident in their skills in mathematics, but perhaps less so when it comes to writing or the other skills necessary to succeed in engineering courses. Further, their knowledge of the engineering profession itself is often minimal. The authors have noticed in particular a marked resistance to engagement at any level to use visualization or representation to solve engineering problems. This introductory study evaluates a group of first-year civil engineering students at X University with regard to their attitudes about their current skills, the skills they see as most important for success, and the specific tools of visualization with which they have familiarity. Based on the results of a survey given to the students at the beginning of the semester, making sketches, diagrams, graphs, etc. and using them as tools to learn, to investigate, and to document are skills that students are not familiar or comfortable with when they enter the program. This paper will describe the results of that survey and the introduction of four specific assignments that are designed to both improve these skills and foster appreciation for these skills in the first-year engineering design course. The authors will evaluate the impact on the students’ perception of their abilities and their level of comfort in using these visualizations skills to solve engineering problems.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesaucune
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,311

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,215 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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