HELPING PROFESSORS CRAFT STRATEGIES TO IMPROVE FIRST-YEAR ENGINEERING STUDENT SUCCESS USING WEEKLY FEEDBACK FORMS
Notice bibliographique
Résumé
Students’ success in their first year of an engineering program is of great attention and importance to engineering schools and students alike. While the influencing factors are complex and multifaceted, workload and wellbeing play an integral role in students’ success. Since professors can impact both of these factors through tailoring their delivery, in-class interaction, and workload expectation, the need for effective and continuous two-way communication pathways among students and professors focused on instruction, workload, and wellbeing aspects is evident. In this study, using weekly surveys covering the above-mentioned aspects and tailored to each week’s course activities, data was collected and analyzed to allow professors to understand the students’ perspectives on the assigned workload and effectiveness of the lecture delivery, along with additional information pertaining to the instructional environment. The aim of this work is to enable students to obtain a greater degree of ownership of their learning using clear and continuous communication channels with the instructional team, as well as realize the value in student-centric feedback forms. The study has concluded with valuable insights generated, and improvement in student participation and survey implementation over multiple revisions to the protocol. Although the COVID-19 pandemic led to the premature termination of the pilot program, key insights will be carried forth towards the following school year, with an emphasis on tailoring surveys for online learning, improving implementation, and more defined recommendations to improve the course.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».