GRADUATE ATTRIBUTE MANAGEMENT: MAPPING UNIVERSITY GENERIC ATTRIBUTES TO THOSE OF THE CANADIAN ENGINEERING ACCREDITATION BOARD
Notice bibliographique
Résumé
After 2009, accredited Canadian engineering schools began to develop processes to map the Canadian Engineering Accreditation Board-Graduate Attributes(CEAB-GAs) to their curriculum and integrate ways to measure them. At around the same time, several Canadian universities embarked on a process to identifytheir own University-wide Graduate Attribute (UGAs). UGAs are assumed to be applicable across study disciplines; i.e. the university experience as a whole.To address the need to assess students on the basis of the CEAB GAs and the UGAs in the Faculty of Engineering and develop the basis for an integrated graduate attribute management system, an interdisciplinary team conducted a yearlong qualitative study with the purpose of exploringthe intersection of the UGAs with CEAB-GAs. The key objectives were to develop a mapping process between the two sets and to explore management strategies for assessing both sets of graduate attributes. Two independent teams performed the mapping exercise using a sequential mixed methods study design. A qualitative exploratory mapping study was followed by a quantitative aggregation of the mapping results. Integration of the qualitative and quantitative study results was completed as part of the interpretation of the results. Both forward and backward mapping took place. Results demonstrated that, although generic, UGAs may not necessarily capture specific professional program graduate attributes such as the CEAB-GAs. The study also highlighted the need for more revisions and updates of UGAs by including various stakeholders who can substantially contribute to implementation and assessment of UGAs.
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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 | 0,016 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».