Experimenting with labs: Practical and pedagogical considerations for the integration of problem‐based lab instruction in chemical engineering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Laboratory instruction is a core component of the training of chemical engineers. The hands‐on experiences in the laboratory are designed to facilitate the development of critical analytical skills, establish links between theory and reality, and develop transferrable skills. In the Department of Chemical and Biological Engineering (CHBE) at the University of British Columbia (UBC), the senior laboratory course was designed using a Problem‐Based Laboratory (PBL) approach to shift part of the responsibility for the learning experience from the instructor to the students, with the aim to improve learning outcomes. In this course, student teams perform 10‐week open‐ended labs in which they design and execute unique experimental plans to address industrially relevant problem statements. This course leverages student autonomy and ownership of their work, the flexibility of deliverables, and low‐stakes opportunities to make and fix mistakes to increase student engagement, which in turn facilitates the development of critical thinking and decision‐making skills and increases student confidence in their engineering abilities. This paper synthesizes student feedback, performance data, instructor observations, and logistical experiences over several iterations of this course to identify the key elements required for the successful implementation of PBL instruction. The rationale for this shift in pedagogical approaches, the pedagogical grounding underpinning this design, the basic course structure and its reception by students, and the main challenges of this type of course implementation in chemical engineering are also presented.
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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 | 0,062 | 0,094 |
| 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 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».