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Enregistrement W3208049362 · doi:10.18260/1-2--30179

CATME or ITP Metrics? Which One Should I Use for Design Team Development and Assessment?

2020· article· en· W3208049362 sur OpenAlexaffabout
Marnie Jamieson, John M. Shaw

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Task (project management)Computer scienceTeam managementSet (abstract data type)Peer assessmentEngineering managementProject teamKnowledge managementEngineeringPsychologyMathematics educationSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract The characteristics of and the correlation of high performing teams with individual satisfaction and excellent task results have been studied extensively. Consequently, these characteristics have become selection criteria for new graduates, and development and performance benchmarks for employees and entrepreneurs alike, that define aspects of corporate culture. The University of Alberta Faculty of Engineering design, and engineering and safety risk management instructors have been using the Comprehensive Assessment of Team Member Effectiveness (CATME) from Purdue University for peer evaluation and team selection for the past several years. Different departments use CATME to varying degrees and for various purposes. The Individual and Team Performance Metrics Lab (ITP Metrics), at the University of Calgary Psychology Department in cooperation with the Schulich School of Engineering also at the University of Calgary have developed a set of research-backed team and leadership tools including peer evaluation tools and team formation tools for student and industry use. These on-line assessment tools differ in methodology, scope, emphasis user interface, feedback format, and cost. The selection of a peer evaluation and feedback system, for student use and evaluation, should consider the development of skills, as well as the reliability of the method to assess differential grades for students on teams when required. The method of data collection, the type of feedback and the contextual validity of the feedback may impact students’ development of useful team behaviours and personal strategies for working in team environments. In this contribution, a comparative analysis of CATME and ITP Metrics is provided. Instructor experiences with these assessment tools are then reported and discussed based on student pre and post skill self-evaluation in a design course where CATME and then ITP Metrics evaluations were used for sequential student cohorts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,206
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,206
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0100,013
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,144 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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