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Enregistrement W4233680152 · doi:10.18260/1-2--8638

Professional Writing Seminar For Engineering Students: A Pilot Project And Evaluation

2020· article· en· W4233680152 sur OpenAlexaffabout
Rebecca A. Pinkus, Craig A. Simmons

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationCurriculumComposition (language)Engineering educationSession (web analytics)Professional writingEngineeringEngineering ethicsMathematics educationComputer scienceMedical educationPedagogyEngineering managementPsychologyMedicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract NOTE: The first page of text has been automatically extracted and included below in lieu of an abstract Session 3561 Professional Writing Seminar for Engineering Students: A Pilot Project and Evaluation Rebecca Pinkus, Craig Simmons University of Toronto 1. Background and Introduction The ABET EC 2000 goals and the Canadian Engineering Accreditation Board both identify the ability to communicate effectively as an essential skill required of graduates of engineering programs. Apparently, a large number of engineering students agree. In response to numerous student requests for additional writing courses, we have designed a pilot program for a non-credit writing seminar that we hope may be used as a foundation for a mandatory (or at least credited) course for senior-level undergraduates. While many American universities have at least two writing requirements in their engineering curricula, such as freshman composition and technical writing, Canadian universities typically require only one technical writing course, often given in the first year of the engineering curriculum1. The Canadian engineering curriculum tends to be based on the more traditional, technical-based style of teaching. This is partly due to the traditional emphasis on science and engineering in this field, and partly due to the fact that few English Departments in Canadian universities include Rhetoric and Composition in their curriculum.2 As a result, writing is not widely recognized as a discipline, so few courses are available. Canadian universities such as the University of Toronto (U of T), tend to graduate highly skilled technical students who may not be as well prepared for written and oral communication in the professional world as some of their American counterparts. In light of this issue, we explored one option for providing additional writing instruction in a technology-heavy curriculum. In an attempt to help improve the writing skills in the Faculty of Engineering, the University of Toronto’s Language Across the Curriculum (LAC) program provides the Engineering Writing Centre (EWC) and numerous short workshops aimed at targeting specific concerns. (E.g., lab report workshops, oral presentation skills, etc.). These workshops are often what one might call “triage” or SWAT team style: they aim at immediate “fixes” for student writing, but do not provide students with much in the way of learning to help themselves. While the one-to-one conferences offer more possibility of changing writing behavior, we typically see only 15-20% of students in the EWC. As an alternative to the one-on-one writing centre work, and to the one or two-session workshops, we proposed a several-week intensive writing seminar aimed specifically at the needs of 3rd and 4th year engineering students. Our seminar was inspired by a short Science Writing course offered at U of T the previous spring, but we designed our seminar to meet the specific needs of engineering students. 2. Seminar design and objectives

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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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,409

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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