Teaching process design in a multidisciplinary capstone design course
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To increase the percentage of our graduates trained in a multidisciplinary setting, we have pooled resources from several departmental capstone design courses to create a common multidisciplinary course with a novel structure. The new course consists of multiple sections, one for each of the project types previously offered in the departmental courses. The new teaching platform has increased the choice of capstone design projects available to students and provides the flexibility to form multidisciplinary as well as mono‐disciplinary teams of students depending on the needs of the projects. In the process design section of the course, teams of four or five students work on design projects sponsored by industry and are co‐mentored by a practicing engineer and a faculty member. Seven evenly spaced milestones are used to pace students, guide mentors, and facilitate the progressive assembly of a high‐quality final report. Peer evaluations are also used to improve team dynamics and are combined with mentor ratings to derive individual grades from the assessment of team deliverables. The normalized peer ratings of effective team members follow a normal distribution with a mean of unity and a SD of 0.04, whereas the ratings of ineffective members fall below the distribution. Our collaborative approach for teaching process design provides a motivating educational experience to students and each of the course learning outcomes was achieved by over 95% of the students during the first two offerings of the course.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».