A REVIEW OF HOW LIFELONG LEARNING IS PLANNED AND ENACTED IN CANADIAN ENGINEERING PROGRAMS
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.
Notice bibliographique
Résumé
Lifelong learning is a vital competency for navigating contemporary industry and society. Canadianengineering programs are expected to instill lifelong learning in students by the time they graduate. While lifelong learning initiatives, interventions, and assessment instruments are often proposed, there is no clear consensus on how the graduate attribute should be addressed at the program level. As a first step towards a possible consensus, this research investigates how the lifelong learning graduate attribute is operationalized in Canada. By reviewing indicator definitions and scholarly research, we answer three questions: 1) How do different engineering programs in Canada define lifelong learning in terms of knowledge, skill-based, and attitudinal indicators? 2) How do different engineering programs in Canada enact content, pedagogy, and assessment to influence the development of lifelong learning in students? and 3) How does this compare toconceptualizations of lifelong learning in the broader education literature? This review found different interpretations of the CEAB definition of lifelong learning: some institutions emphasize self-directed learning skills, including identifying and addressing knowledge gaps, while few emphasize attitudes such as curiosity and commitment to lifelong learning. Many Canadian instructors are taking steps to address lifelong learning in their teaching practices, but deliberate teaching and assessment of lifelong learning across programs is rare. Compared to lifelong learning frameworks in the broader literature, Canadian programs appear to emphasize lifelong learning skills and some metacognitive knowledge over attitudes. Skills are likely easier to defineas indicators and assess, but it is unclear whether a focus on skills leads to an internalized lifelong learning orientation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle