Multi-Disciplinary Design Activity for Undergraduate and Graduate Engineering Students
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a project with common equipment that was adapted and offered to both an undergraduate and a graduate-level course with learning outcomes tailored specifically to each group of students. This project is an immersive, multi-disciplinary engineering design activity with a focus on materials, solid mechanics, and instrumentation. The activity incorporates aspects of fundamental engineering theory, virtual predictive simulation, as well as physical testing and data collection. All of this was done in the context of a material selection and failure analysis of a piece of furniture (cantilever chair) which is a simplistic and recognizable device by the students. The project focusses on structural analysis of the chair under a variety of loading conditions, coupled with a virtual simulation model using Finite Element Analysis (FEA). FEA is utilized to identify critical regions of the structure which are prone to failure. The complexity, constraints, and provided resources of the model varied, depending on the specific implementation of the course. Finally, a physical test apparatus was constructed and used to generate experimental responses that the students were able to use to calibrate their predictive model and theoretical hand calculations. This activity was created initially for in-person instruction but was adapted for remote delivery during the pandemic. Both qualitative and quantitative data collected from 2nd year and graduate students indicated that the activity was effective in improving several forms of knowledge acquisition. This paper will discuss in detail how a common project platform was adapted for the two academic levels with evidence of its efficacy
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,012 |
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 ».