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Enregistrement W3111820092 · doi:10.18260/1-2--35095

Program: Study Design

2020· article· en· W3111820092 sur OpenAlexaffabout
Rebecca Balakrishnan, Jillian Seniuk Cicek, Priya S. Mani

Notice bibliographique

Revue2020 ASEE Virtual Annual Conference Content Access Proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourseworkEngineering educationCareer developmentVocational educationMedical educationWork (physics)Identity (music)Psychological interventionPsychologyEngineeringEngineering managementPedagogyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Career development is an important area of growth for post-secondary students, including engineering students who are learning about who they are and what they want in their careers.Career development support may be particularly useful for students in less known areas of engineering, such as biosystems engineering, who may benefit from support in understanding their career possibilities and learning to articulate their skills to employers.This longitudinal study is purposed to investigate the impact of the integration of career development supports in an undergraduate biosystems engineering program on students' vocational identity development in order to improve career education and engineering education.The study will take place over four-years, with one cohort of students followed through the three-year biosystems program at the University of Manitoba, in Canada, and into their first year as alumni.This Work-in-Progress paper focuses on Phase 1 of this project: the career supports integrated into a first year required design course.Little research has been conducted on the topic of career interventions in engineering programs.This study proposes to fill this gap through qualitative analysis of participants' coursework and interviews.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1310,029

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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,113 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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