MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3036414253 · doi:10.24908/pceea.vi0.14121

INVESTIGATING STUDENT EXPERIENCES OF ENGINEERING TECHNOLOGY TO ENGINEERING TRANSFER IN ONTARIO

2020· article· en· W3036414253 sur OpenAlexaffvenueabout
Hannah Smith, Brian Frank

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationGraduation (instrument)Technology transferEngineering educationMedical educationEngineering researchBridging (networking)EngineeringEngineering managementComputer scienceMedicineKnowledge managementMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ontario Council on Articulation and Transfer (ONCAT) Engineering Pathways Project aims to develop a large-scale network for transfer between engineering technology and engineering programs, enabling a streamlined transfer experience across multiple Ontario institutions. When developing a program of this nature, the lived experiences of students who have completed such a transition must be investigated. Eight interviews were completed with students and graduates of Ontario engineering technology to engineering transfer programs, with the intent to understand a) rationale for student transfer, b) experiences while studying, and c) experiences or plans post-graduation. A phenomenological methodology was used for analysis by inductive coding. Major results include the necessity of program accreditation for student enrollment, the benefits of short and rigorous bridging programs, and the marked lack of social and academic support students experienced during their transfer pathways. This research has been used to inform the development of the pilot phase of an Ontario-wide engineering transfer program.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0150,007
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeQualitatif
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

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)Même sujetEducation Systems and PolicyTravaux en français237 207