First Thrive, Then Lead: An Emerging Approach to Engineering Leadership Education
Notice bibliographique
Résumé
The study of human psychology has demonstrated that satisfying a set of basic psychological needs - autonomy, relatedness, and compentence - is essential for personal well-being and thriving. However, student mental health data across North America indicates that students are experiencing high levels of stress, anxiety, and depression - an indication that they are not thriving. Our experiences of traditional approaches to leadership education, and engineering leadership education by extension, is that it tends to focus largely on the development of competence-based needs, such as specific individual leadership skills and attributes. The lack of focus on satisfying student psychological needs of autonomy and relatedness means that current approaches to engineering leadership education may not be fully supporting and preparing students to thrive, and therefore lead. Our paper explores the possibilities of incorporating all three basic psychological needs essential to thriving through an expansive, transformational approach to engineering leadership education: First Thrive, Then Lead. Our emerging integrative and holistic approach to the development of engineering leadership education draws inspiration from traditional and non-European wisdoms and practices, as well as our personal lived experiences, and is grounded in well-established scientific theories.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,028 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».