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Enregistrement W4253205837 · doi:10.24908/pceea.v0i0.6439

Making Informed Decisions: EXPLORE Engineering Design ProgramÌ}ƒ

2017· article· en· W4253205837 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Holly R. Algra, Libby Osgood, Amanda MacLean, Clifton R. Johnston

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresentation (obstetrics)DocumentationScheduleTeamworkEngineering design processEngineering educationProcess (computing)Medical educationComputer scienceEngineering managementPsychologySoftware engineeringEngineeringMedicineManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decisions must be made at the age of 16 and 17 that can have long-lasting effects. High school students are asked to select a specific degree, a university, and sometimes even a specific discipline with very little basis for making the decision. The EXPLORE program was piloted at Dalhousie University in the Summer of 2014 and 2015 to help girls in high school make an informed decision about whether or not to pursue an engineering degree. 10 students signed up each summer to EXPLORE engineering design in a compressed 2-week schedule where they participated in 3 short design projects, culminating in a major project for a client from the community. The girls developed documentation, presentation, leadership, and teamwork skills. They learned CAD software, practiced 3-D printing, and were exposed to robotic programming. They built and tested a design for a community partner and defended the design to a room of people. The students were introduced to visualization techniques, the engineering design process, log books, and other essential components that they would only otherwise encounter during their first year in an engineering program. This paper will document the elements of the course that help the girls make an informed decision about whether or not to pursue engineering from two perspectives: the instructors' and the student's.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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