Information-seeking Behavior Among First-year Engineering Students and the Impacts of Pedagogical Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract ABET accreditation criteria specifically require engineering students to demonstrate the ability to research broad contexts informing engineering problems and emerging technical developments to facilitate solutions. Such research fundamentally underpins engineering students’ ability to succeed in design projects, and this research is even more crucial to their professional activity. As a result, engineering programs incorporate diverse interventions to professionalize engineering students’ information-seeking approaches to filtering out unreliable sources and identifying credible ones. Programs generally assume that these approaches equip students for the information needs of engineering careers. However, relatively little is actually known about what first-year engineering students do when they seek information and whether interventions have any effect on this behavior. Recent research has demonstrated that professional engineers rely on professional networks and non-scholarly media for their information, and then invest heavily in resource evaluation to verify information and mitigate risks of error. Some emerging research suggests that engineering students may use similar strategies to seek information, but there is a lack of consensus about why first-year engineering students select certain sources and how they evaluate the credibility of these sources. To address this gap in understanding, we conducted a multi-stage reflective case study of 289 first-year engineering students’ information-seeking behavior in a mandatory engineering-communications course. We established the students’ baseline information-seeking behavior in a pre-research task, an engineering librarian conducted a workshop to teach engineering research practices, students submitted a design project with evidence of their research activities, and then we evaluated the extent to which course interventions had any impact on the students’ information-seeking behavior. Our results have significant implications for the design of engineering-design and engineering-communications courses in Canadian and U.S. engineering programs to meet the intent of accreditation criteria and the demands of engineering industry.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».