SUPPORTING ENGINEERING STUDENTS ON ACADEMIC PROBATION BY IMPROVING THEIR LEARNING SKILLS
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the experience of creating a student task force to support undergraduate engineering students on academic probation by strengthening their learning skills. The program described in the paper was designed based on the work of Professor Saundra Yancy McGuire, expert in the field of supporting student learning for over forty years. One of Professor McGuire’s main statement is the need to develop metacognitive skills among our student population [1]. Metacognition as a construct is frequently associated with John Flavell (1979) who defined it as “the ability to: think about one’s own thinking; be consciously aware of oneself as a problem solver; monitor, plan, and control one’s mental processing; and, accurately judge one’s level of learning” [2]. McGill’s ELATE (Enhancing Learning and Teaching in Engineering) initiative designed and implemented a program where students on academic probation meet in small groups on a weekly basis to receive support on the learning skills they struggle the most. Weekly meetings were conducted by engineering Graduate Students Instructors (GSIs) who received an intensive training on metacognition, growth mindset and learning skills. This project having completed the training phase with GSIs and Peer Tutors, we present in this paper survey data that describe challenges and benefits on initiating a project of this nature.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».