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Enregistrement W3036319473 · doi:10.24908/pceea.vi0.14187

ENGINEERING UNDERGRADUATES AND THEIR SELF-REPORTED CONFIDENCE AND PROFICIENCY LEVELS IN LIFELONG LEARNING (A12)

2020· article· en· W3036319473 sur OpenAlexafffundvenue
Kathryn Marcynuk, Anne Parker, Norma Godavari

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésCapstoneLifelong learningTeamworkCompetence (human resources)Communication skillsMedical educationPsychologyCapstone courseMathematics educationPedagogyCurriculumComputer scienceMedicineManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports on what we found when we surveyed second-year students in a Technical Communication class, once at the beginning of the semester and again at the end, and then when we surveyed two senior capstone design classes, one in Mechanical Engineering, one in Electrical and Computer Engineering, and one in Civil Engineering. In all these iterations, we asked students to indicate their levels of confidence and proficiency in their writing and speaking skills (communication skills), teamwork and personal skills development (lifelong learning). When we surveyed our second-year students, they indicated that they were only moderately confident in their communication skills (the aggregate was mostly 3 or slightly more on a scale of 5). At the end of the semester, when we asked them what they believed would be the competency level expected of them in these areas when they graduated, that number jumped to 4.5 on average. These students, however, were also decidedly more confident in their teamwork and lifelong learning skills, where the average hovered close to 3.5. On average, the capstone students were likewise confident in these areas, even slightly more so (3.87). Given the rapidity with which technical information grows and the complexity of the world around us, engineering students must be more prepared than ever to develop the drive to keep learning so that, as practicing professionals, they are equipped to maintain their competence and contribute to the advancement of knowledge.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants1,000
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,169 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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