A learner's journey towards a chemical engineering degree
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The overall goal of any engineering program is to maximize the capacity of its graduates to succeed academically and professionally. We describe how a path can be designed for learners to proceed towards this goal and describe the rationale used to create its foundational steps. It begins with a summer bridge program for incoming students before entering university as first‐year undergraduates. Since the prior knowledge of these learners is not uniform, the bridge program is designed to provide opportunities for them to become better prepared academically for first‐year engineering. These students thus transition to university‐level learning more smoothly. In their first year, students work in groups to tackle socially relevant projects through an integrated 13‐unit course that is designed based on integrated learning, collaboration, problem‐solving, community engagement, and communication. Since teaching and learning using this approach is unusual and challenging, the curriculum must be carefully designed and implemented with adequate resources in place, particularly for cohorts of more than 1000 students in our case who work in small four or five‐member teams. In upper years, learning in chemical engineering is enriched by conducting discovery‐based workshops where students work on engineering problems requiring the application of new mathematical concepts. Finally, we describe a hybrid method for testing and assessment, where learners take tests individually, following which they are also provided with the option to retake these tests in groups to promote collaborative learning. Retaking tests in teams enhances the ability of learners to reflect and learn from mistakes and promotes peer mentoring.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».