Notice bibliographique
Résumé
Abstract In a climate of global disruptions, it seems certain that adaptive change will be an important part of our lives for the foreseeable future. Now, more than ever, we have a responsibility to introduce our students to skills that will support them in this work. This paper is a synthesis of a number of invited plenary talks given from 2014–2019 which explore the dichotomy of engineering: we are innovators and problem solvers who also hold reliability and protection of the public as our most important obligation. The data show that innovation will become more important in the decades ahead, but finding academics who love the uncertainty that comes with teaching design is becoming more difficult. The tension—and occasional polarization—between prioritizing innovation or maintaining reliable known solutions is deconstructed and explored. Two examples of how this plays out in industry are presented. The second half of the paper presents a selection of important ideas for teaching innovation thinking. Practical teaching strategies are included for easy implementation in the classroom. In closing, the major threads in (engineering) teaching and learning research are summarized, again, with samples of best practices in the context of teaching collaborative innovation. The goal of this paper is to provide engineering instructors with tools which are easily applied to build curiosity and an innovation mindset, without reducing their commitment to reliable and robust engineering problem solving.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».