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Enregistrement W4308713558 · doi:10.24908/pceea.vi.15963

Design of a Completely New First Year Engineering Program at the University of Saskatchewan– Part III

2022· article· en· W4308713558 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModular designCurriculumScheduleScale (ratio)Engineering managementComputer scienceEngineeringPsychologyPedagogyProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aiming at improving the first-year engineering experience by engaging, inspiring, and holistically preparing students for the challenges in the future, the College of Engineering at the University of Saskatchewan redesigned and launched a RE-ENGINEERED First Year (REFY) Program. The project has had three phases, and the first two were reported at CEEA conferences in 20181 and 20192. A small-scale pilot of the competency-based assessment (CBA), one of the key features of the REFY program, was presented at CEEA 20213. In this paper, we will report the changes made to the program structure (Phase II), present the systematic procedure followed to develop the course materials (Phase III) and reflect on the first implementation of the REFY program. This paper will also discuss the proposed changes to the program for next year’s implementation.
 The REFY program consists of 10-12 modular courses with various durations and intensities each term. To better sequence materials and to facilitate just-in-time learning, the structural design of the program was further refined over the past two years via adjusting the start/end dates and contact hours of the modular courses.
 The development of course materials was directed by the identified graduate attributes (Phase I), integrated curriculum schedule (Phase II), and the philosophy of CBA. With the lessons learned from the pilot of CBA in a single first year engineering course, we defined four types of assessments and the evaluation criteria. We also developed a course preparation procedure template and created a series of policies to support the program.
 Initiating the REFY program during the COVID pandemic was a victory, although we identified some challenges and problems in Term 1 through teaching, observations, and reflection, as well as anecdotal comments. We will share the lessons learned, our opinions on the potential causes of the challenges and problems, and propose revisions for the next iteration of program refinement.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,158 · 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