Pivoting Engineering Entrepreneurship Education Following the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The spread of COVID-19 has significantly disrupted the educational landscape since March 2020.Instructors at higher education institutions had to quickly transition to an online environment for remote delivery of their academic programs. Even though academic programs are relatively easy to adapt for remote delivery as compared to other industries, educators were still tasked with redesigning their courses to guarantee the quality of education delivered to their students. This challenge is particularly true with engineering entrepreneurship educators since their course structures heavily focus on developing intangibles such as an entrepreneurial mindset and team collaboration through immersion into hands-on learning experiences. To create this experiential learning environment, engineering entrepreneurship educators have, in general, relied uponface-to-face interactions with students. Little has been published in the existing literature to report the challenges, strategies, and innovations that can help transition effectively and deliver such academic programs remotely. In this paper, the authors from four major Canadian higher education institutions report our experience from ‘trial-byfire’ mode to redesign and deliver various courses for remote learning. This paper is by no means presenting validated “best practices” but aims to trigger discussions surrounding tools available to educators considering such a transition. We hope that this paper will provide insights and strategies for our colleagues to employ in their future course design and delivery. We also hope to invite a conversation to learn more about our colleagues’ experiences and explore opportunities to identify and validate approaches for effectively teaching engineering entrepreneurship in a remote learning environment.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».