SELF PERCEPTIONS OF STUDENTS’ HUMANITIES-BASED SKILLS IN AN ENGINEERING PROGRAM: OVERVIEW OF A LONGITUDINAL STUDY’S FIRST TWO YEARS (2017-2019)
Notice bibliographique
Résumé
This paper is a continuation of research from a previous paper presented to CEEA on a three-year longitudinal study aimed at assessing engineering accreditation non-technical skills at a medium sized engineering school at a large research university. The goal of this longitudinal study is to improve the assessment of these non-technical graduate attributes and test a metric to do so. The Likert-style survey focuses on engineering students self-perceptions of teamwork, communication skills, engineering ethics, professionalism, and lifelong learning in order to gather quantitative data that can be analyzed for trends. Self-perceptions are the focus of this study because student self-efficacy has been found to be correlated with student success over the long term. The study has been conducted through pre-and post-surveys testing whether engineering students’ self-assessment of their abilities in those areas increased or decreased from year to year. Currently, the longitudinal study has only just completed data collection for its final year of the three-year study, so the focus of this paper will be adding the results of the second year to the first, which were presented to CEEA last year. This paper analyzes the data gathered in the second year of the longitudinal study and continue the analysis of those results to explore what they can offer to our understanding of non-technical engineering graduate attributes. These findings are not meant to replace other initiatives, but to offer another metric to examine the effectiveness of engineering programs and meeting non-technical accreditation requirements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».