A FRAMEWORK TO ADD DEPTH, CAREER RELEVANCE, AND SKILLS DEVELOPMENT INTO ASSESSMENT IN A 2ND YEAR DESIGN COURSE
Notice bibliographique
Résumé
In a typical engineering classroom, there are many skills that students are expected to learn, develop and apply. Educators struggle on a regular basis to find meaningful ways to get students to develop skills. While it is possible to make large educational reforms in a program, sometimes change can be found in small and meaningful modifications to assessments. This paper focuses on simple, knowledge-based assessments used in accredited programs. An example is provided of a framework used in a second-year design course to transform simple assessments into opportunities for the development of deep skills, while at the same time managing educational resources and maintaining a focus on outcome-based assessment. The primary components of the framework are to tie in long term skills development, aspects of STEAM (specifically the arts elements), as well as aspects of career development and engineering identity into assignments, to allow students to contextualize their skill development into the broader understanding of their own career and identity development as an engineer.
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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 | 0,026 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».