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Enregistrement W3035948022 · doi:10.24908/pceea.vi0.14189

INVESTIGATING DIFFERENCES BETWEEN INSTRUCTOR EXPECTATION AND STUDENT WORKLOAD IN UNDERGRADUATE ENGINEERING

2020· article· en· W3035948022 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.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadClass (philosophy)Economic shortageMathematics educationPsychologyMedical educationComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the past two years at the University of X, first-year engineering undergraduate students have been asked to fill out workload questionnaires. These questionnaires were sent to random samples of the first-year class weekly, where they were prompted to answer questions regarding how much time they devoted outside of the classroom to each particular class. Workload data for 2018 and 2019 showed upward of 30 hours of work outside of the classroom, after the first few weeks of classes once major assignments and examinations began. Evidence in the literature [1,2] suggests that university students face a shortage of time, specifically with first-year students lacking the essential time management skills to be efficient. In the present study, we aim to find a correlation between how long the first-year engineering students spend on a class each week versus how long instructors anticipate the average student would spend on their respective class. In order to do so, we examined the data gathered for 2018 and 2019 fall terms from each student for a specific class and week. Furthermore, additional relevant information will be gathered from the instructors and course coordinators to obtain an estimate on how many anticipated hours a student would have to spend on a class each week versus how long instructors anticipate the average student would spend on their respective class. In order to do so, we examined the data gathered for 2018 and 2019 fall terms from each student for a specific class and week. Furthermore, additional relevant information will be gathered from the instructors and course coordinators to obtain an estimate on how many anticipated hours a student would have to spend on their course that week, given what assessments are in that week. Through analyzing multiple courses, we expect to find a relationship that would suggest whether the hours students spend on assignments is less than, equal to, or greater than what instructors expect for first-year engineering students at University of X to spend. The outcome of this analysis would be beneficial to understand the workloads as perceived by professors and experienced by first-year engineering students. Furthermore, it can highlight potential misjudging of difficulty of each course and assignment, helping instructors to update their expectations and propose fair deadlines and grades for assessments. It can also assist program coordinators to distribute major assessments better towards a steadier and more manageable workload for the students. The students can also benefit from the findings to understand their time commitments.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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