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Enregistrement W4293056591 · doi:10.36227/techrxiv.20514015

Curricular Hackathons for Engineering Design Learning: The Case of Engineering Design Days

2022· preprint· en· W4293056591 sur OpenAlexafffund
Chris Rennick, Gregory Litster, Carol Hulls, Ada Hurst

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésFormative assessmentCapstoneCurriculumSummative assessmentCornerstoneMathematics educationEngineering educationEngineering design processComputer scienceEngineering managementEngineeringPsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Contribution – This paper defines “curricular hackathons” and describes the features, challenges, and opportunities of the format based on experience implementing a series of curricular hackathons which provide students with formative design experiences where they solve ill-structured and integrative design problems. These curricular hackathons provide students with an opportunity to develop their design skills, professional skills, and design self-efficacy.</p> <p>Background – Design is an essential part of engineering practice. However, undergraduate engineering students are provided few opportunities to develop the skills necessary for solving ill-structured and complex design problems prior to their final year capstone projects. Cornerstone projects and other summative activities are common attempts to introduce students to design, but often carry significant academic weight in the host course. Adapting extra-curricular hackathons to the curriculum could provide a useful pedagogy for formative design practice.</p> <p>Intended Outcomes – The University of Waterloo has adapted the model of a hackathon (short duration, intensive, and social, design experiences) to give students additional hands-on experience with engineering practice. The short duration makes these activities easier to schedule than other curricular integration approaches, and the highly social nature of these activities provides a fertile environment for development of design self-efficacy.</p> <p>Application Design – Engineering Design Days are 2-day long design-build-test learning activities that fit the model of a “curricular hackathon”. </p> <p>Findings – Synthesizing prior studies reporting on the use of curricular hackathons to each engineering design skills, and using an interview study with instructors who have designed and implemented these activities, we report on the ability of curricular hackathons to guide students through the entire design-build-test cycle and the ways in which these activities have been embedded into the curriculum.</p>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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