MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3091251830 · doi:10.18260/1-2--34029

A Partnership Model for Integrating Technical Communication Habits Throughout Undergraduate Engineering Courses

2020· article· en· W3091251830 sur OpenAlexaboutno aff
Kristine Horvat, Judy Randi

Notice bibliographique

Revue2020 ASEE Virtual Annual Conference Content Access Proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourseworkGeneral partnershipContext (archaeology)Engineering educationMathematics educationComputer scienceMedical educationEngineeringPsychologyEngineering managementMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ability to communicate well is often cited as one of the most valued skills for engineers in the workplace (ABET). The context for this research is a “partnership model” in which an embedded writing instructor collaborates with an engineering instructor to integrate writing instruction into engineering coursework. Reave (2004) characterized partnership as an authentic form of integration, in which faculty collaborate in designing and delivering instruction, and in assessing student outcomes. Thus, in the partnership model, students acquire technical communication habits by engaging in authentic forms of communication – the kind of writing typically required of engineers in the workplace, including laboratory reports. The descriptive study reported here investigates how the partnership model supports students in writing technical lab reports, and explores how this model might be used to systematically improve the writing skills of engineering students taking lab courses supported by both engineering and writing faculty. The sample was drawn from students in a junior level Chemical Engineering (CHME) laboratory course with 12 students. Both writing and engineering instructors team-taught lectures on technical writing and provided students’ ongoing feedback on their writing. Instructors collaborated with engineers from other engineering disciplines to develop resources for writing lab reports and writing exercises; these resources were available online and assigned to students in the CHME course. Data collected for analysis included statistics of students’ use of online writing resources, student satisfaction surveys, lab report grades, in-class writing exercises, and teaching artifacts as well as comparison data from student lab reports in previous courses. Results from the junior-level end-of course survey indicate that students perceived the process of writing a laboratory report more difficult than completing the scientific and engineering computations and analyses required for each report. The students in the CHME sample will be followed through the next course in the sequence and data collection, including a second end-of-course satisfaction survey, will continue through the Fall of 2019. The results of the analysis of students’ writing samples collected over time will be reported in the paper, including improvements in overall grades on the lab reports as well as areas of strengths and weaknesses in different components of the lab reports. Findings from this analysis will show how the students in the CHME partnership study applied what they learned from the instruction and resources that collaboration among instructors of different disciplines afforded them. This descriptive study of a partnership model is offered as one example of bringing new and critical perspectives to engineering education. References ABET. (n.d.) Criteria for Accrediting Engineering Programs, 2018 – 2019. Retrieved from https://www.abet.org/accreditation/accreditation-criteria/criteria-for-accrediting-engineering-programs-2018-2019/ Reave, L. (2004). Technical communication instruction in engineering schools: A survey of top-ranked US and Canadian programs. Journal of Business and Technical Communication, 18(4), 452-490.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2020 ASEE Virtual Annual Conference Content Access ProceedingsMême sujetEngineering Education and Curriculum DevelopmentTravaux en français237 207