OUTCOMES AND LESSONS FROM DEPLOYING DIGITAL NOTEBOOKS ACROSS A MULTI-SECTION ENGINEERING DESIGN COURSE
Notice bibliographique
Résumé
The instructor team of large cohort, team- and project-based, first-year engineering design course were faced with a number of common and persistent challenges; effective modelling and scaffolding of the design process; realizing consistent content delivery, marking, and feedback across multiple sections; keeping student teams on track; capturing individual marks related to teamwork; and establishing good design notebook keeping practices. As part of continuing course updates, distributed digital notebooks including worksheets were progressively introduced to support project and team learning activities and individual assessment and feedback. This paper examines the outcomes and lessons learned from the increasingly expanded role these notebooks have taken and their impacts on both instructors and students. In practice, the digital project notebooks have shown themselves to be surprisingly versatile as a platform to 1) deliver course content, 2) enable regular evaluation of individual student participation, contribution, and/or understanding, 3) record and assess team-level progress on the project, and 4) capture and monitor the evolution of team plans and ongoing activities. However, there are some observed costs to the implementation approach taken so far, including potential loss of flexibility, inhibiting teams from taking initiative or learning to manage their own time and effort.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».