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Enregistrement W3036385013 · doi:10.24908/pceea.vi0.14182

SIX DEGREES OF CHEM & BACON

2020· article· en· W3036385013 sur OpenAlexafffundvenue
Mary Ann Robinson, Scarlett Minshull

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésWorkloadGrading (engineering)Graduation (instrument)Class (philosophy)Mathematics educationCourse (navigation)Point (geometry)Computer scienceReflection (computer programming)MultimediaEngineeringPsychologyMathematicsMechanical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some courses are just not of interest to some students but are nonetheless important to their education as engineers. First-year chemistry for engineers has been shown to be one such course; student exit surveys at graduation indicate that students from some programs didn’t see how the course connected to their program or into their careers as engineers [1]. Gamification is a popular technique where game elements, like point systems, are integrated into a course structure to motivate student learning and participation [2]. In the offering of this first-year chemistry course in the summer of 2019, the instructor applied gamification techniques in the course design. The major changes to the course structure included the ability to “unlock” an alternate grading scheme if at least five of seven tasks were completed, at least three of which were the completion of a “Six Degrees of Chem & Bacon” challenge. These challenges required the students to think about a core topic in the course module and find a practical application from their discipline of engineering. The experiences of the instructor and a student in the Spring 2019 class are shared here. The big take-aways are 1) to consider the benefits of reflection in learning, and 2) to consider the workload, both of the students and of the teaching team, when adding this type of activity to a course.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,865

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3940,141

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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'admission3
Résumé présentoui

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