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Enregistrement W3182827998 · doi:10.24908/pceea.vi0.14906

EXPERIENCES WITH REMOTE TEACHING OF MANUFACTURING ENGINEERING LABORATORY AND PROJECT COURSES

2021· article· en· W3182827998 sur OpenAlex
Casey Keulen, Christoph Sielmann

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManuRemote laboratoryEngineering educationOnline teachingEngineering managementEngineeringComputer scienceMathematics educationPsychologyThe InternetWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 has profoundly affected many, if not all, Canadian engineering courses during the2020/2021 academic year, many of which transitioned to online teaching. Delivering hands-on, highly interactive laboratory and design project courses is particularly challenging to do remotely. We present and reflect on experiences with remote teaching of three hands-on laboratory courses in a new Manufacturing Engineering program at the University ofBritish Columbia (UBC). These courses include MANU 230: Manufacturing Laboratory, MANU 330: Manufacturing Engineering Project I, and MANU 386: Industrial Automation. All three courses are taught in the same laboratory/classroom by one of the authors. In general, it appears that the students appreciated the remote lab experiences provided. However, it wasapparent from both survey data and informal feedback that students preferred in-person laboratory sessions. While, perhaps not an ideal method of delivering these types of courses there appears to be some place for remote laboratory classes in the future.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,864

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,192 · 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