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Enregistrement W4238424826 · doi:10.24908/pceea.v0i0.5756

Ipsative learning: a personal approach to a student's experience of PBL within an integrated engineering design cornerstone module

2015· article· en· W4238424826 sur OpenAlexvenueno aff
Emanuela Tilley, John Mitchell

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentCornerstoneExperiential learningCurriculumProject-based learningEngineering educationPsychologyEngineering design processProcess (computing)Problem-based learningMathematics educationPedagogyMedical educationEngineeringComputer scienceEngineering managementMedicineMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Faculty of Engineering Science atUniversity College London (UCL) has recently undergonea reform of the undergraduate curriculum, which resultedin the creation of a distinctive programme that connectedcurriculums from across seven engineering disciplines.The Integrated Engineering Programme is extensive,taking in nearly 700 students in its inaugural year at thestart of the autumn 2014 term. Its most significantcontributions are the experiential and authentic learningopportunities it provides students allowing them to applytheir technical knowledge and develop their professionalskills in engineering design modules year on year. Thefirst opportunity for students to do this is within thecornerstone Integrated Engineering Design module inyear I. This paper seeks to investigate the impact of anipsative learning approach (feedback and assessment thatis based on learner’s progress) within this multidisciplinaryproblem/project-based learning environment(PBL/PjBL), which focuses learning outcomes on thestudent’s ability to engage with the process of engineeringdesign. The methods of conducting the research includethe analysis of reflective writings by each studentthroughout the first of two 5-week ‘Challenge’ projects. Aset of reflections written by each student was associatedwith two formative assessment meetings, referred to asDesign Review Meetings, held with their academic leader.This data is also supplemented with verbal feedbackprovided by students and academics, which has beenprovided during follow up interviews and focus groups.Student self reflections written after each of the twomeetings support common theses of increasedunderstanding of the project aims and depth of studentresearch efforts. Surprisingly, however is the evidence,which implies that an ipsative PBL environmentempowers students to make critical personal andengineering decisions for effective progression within anengineering design project.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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