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Enregistrement W3177179043 · doi:10.24908/pceea.vi0.14973

IMPACT OF INTEGRATING MENTAL WELLNESS AND PERSONAL LEARNING REFLECTIONS INTO FIRST-YEAR UNDERGRADUATE ENGINEERING COURSES

2021· article· en· W3177179043 sur OpenAlexaffvenueabout
R. Paul, Oluwasemilore Adeyinka, Melissa Boyce, Ghada Eldib, Katie Gaulin, Kim L. Johnston, Lauren Kelba, Brittany L. Lindsay, Rigel Tormon

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAnxietyDualismReflection (computer programming)PsychologyMedical educationWork (physics)Computer scienceEngineeringMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Student stress and anxiety in engineering continues to be overwhelming, and students are asking for more support for their mental wellness. At the University of Calgary, we developed and implemented a program to provide first-year students with regular modules and reflection on their mental wellness and personal learning. This work is important to foster resiliency in engineeringstudents. At CEEA 2020, we summarized the pilot year of\ the program [17], and we now have an update on the program implementation as well as preliminary research results. We provide an overview of the importance of this kind of programming, specifically in breaking down theemotional-rational dualism that exists within engineering to support the de-stigmatization of mental health topics. We then provide an overview of the modules presented in this academic year, as well as a high level of summary of the research results from last year’s data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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