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Enregistrement W3036758339 · doi:10.24908/pceea.vi0.14168

WHAT IS ENGINEERING SCIENCE? DEFINING A DISCIPLINE THROUGH A CROSS-INSTITUTIONAL COMPARISON AND A MULTI-INSTITUTIONAL WORKSHOP

2020· article· en· W3036758339 sur OpenAlexafffundvenueabout
Lisa Romkey, Nikita Dawe, Rubaina Khan

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoEli and Edythe Broad Foundation
Mots-clésCurriculumDisciplineEngineering ethicsDiversity (politics)DocumentationMultidisciplinary approachPlan (archaeology)GlobeProcess (computing)Cross disciplinarySociologyMathematics educationEngineeringPedagogyComputer sciencePsychologyData scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Division of Engineering Science at the University of Toronto offers a complex, multidisciplinary undergraduate program, commonly known as "EngSci”. We are in the first of a multi-year project titled ROLE (Realigning Outcomes with Learning Experiences), designed to proactively realign curriculum, pedagogy, students, and brand with our program goals. The first step in this process is to understand the state of Engineering Science as an academic discipline more broadly, and to better understand its role in the broader engineering and science landscape. To better understand the discipline, we have used the academic plan model to compare eight engineering science programs from around the globe. The academic plan model supports the identification of internal and external factors that shape academic programs and frames the academic plan itself as seven related components that make up curriculum. Utilizing public-facing documentation such as websites and grey literature, we compared the IESC (International Engineering Science Consortium) programs and found differences in fundamental curriculum content, sub-disciplinary foci, organizational structure, and sources of external influence. Concurrently, we conducted a workshop with members from the IESC to facilitate dialogue on the state of the discipline. This workshop resulted in a number of interesting artifacts, documenting the perspective of the participants. Some key themes that emerged included a strong focus on fundamentals and first principles; a focus on non-traditional and rapidly developing sub-disciplines, using the notion that Engineering Science can act as an “incubator” for new disciplines; and a diversity of views on the relationship between science and engineering within Engineering Science programs. Finally, the paper paves a way forward for the next phase of the work, which involves interviewing program faculty and alumni to further understand perceptions of the discipline and the positioning of the discipline in the broader science and engineering landscape.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,998

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 savante0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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