Learning from Learners: Wellness seminars and self-reflections for first-year engineering students to enhance their journey in engineering education
Notice bibliographique
Résumé
First-year engineering can be an overwhelming experience for students, and it is important to have regular check-in points for students as they transition to post-secondary education. Beginning in 2019, the Schulich School of Engineering (SSE) at the University of Calgary implemented mental wellness and engineering attributes modules across the first-year engineering curriculum. These modules focused on students’ overall development to support their success in the diverse world of engineering. In this paper, we give an overview of the program implementation during 2021-2022 and recommendations for effective implementation of such series based on our experiences. We also briefly present a summary of the students’ self-reflections from the first two years of the program.
 At the end of each module, we ask students a few open-ended questions to reflect on their experiences based on the materials covered in the module. In addition to these responses from different modules, the final self-reflection, where the students are asked to reflect on their journey as a first-year engineering student, is of immense help in enhancing our understanding of students’ perspectives. Analysis and review of these reflections help mold our strategies for future programming to support student wellbeing and academic and professional development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».