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Enregistrement W4308802974 · doi:10.24908/pceea.vi.15837

Exploration in Facilitating Learning Experiences Towards Inspiring Responsible Software Engineers

2022· article· en· W4308802974 sur OpenAlexafffundvenueabout
Tim Maciag

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesUniversity of Regina
Mots-clésEngineering ethicsRealmConversationAction (physics)SustainabilityWork (physics)EngineeringSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Johnson poses the question, “what does it mean to be a responsible engineer?” Characteristics could be wide-ranging. Engineers Canada helps by defining graduate attributes (GAs). All GAs are important. However, GA-9 “impact(s) of engineering on society and the environment” is one characteristic that this author proposes is fundamental. The idea of sustainable design and development has seen increasing conversation and engagement in our field in recent years. With initiatives such as the United Nations (UN) “decade of action (DoA),” engineers have the innate responsibility to help deliver the promise of positively transforming our world by 2030 and beyond. Exposing engineering learners to individual and collaborative knowledge-building experiences around the idea of sustainability, and what it means to be sustainable citizens may assist. It could be as we engineers become more knowledgeable in this realm, so too might everyday citizens in their interactions with our creations. Reflecting on Quan-Haase’s idea of technology as society, relating to the idea that society advancements are in large part intertwined with advancements in technology, software engineers may have a significant role to play. This role could include the engineering of community-based computer technologies that engage citizens in knowledge-creating activities towards the betterment and well-being of society. This work explores the following questions. Can inspiration towards becoming a responsible engineer be instilled in engineering learners in academia? Can this be accomplished by facilitating a learning experience that immerses engineering learners in researching and exploring the design and development of computer technologies in support of the UN Sustainable Development Goals (SDGs)? Through resulting explorations, might both learners and everyday citizens who interact with the engineered creations be better equipped to participate in the UNs DoA, and beyond? This paper will describe a software systems engineering course at the University of Regina that facilitated a learning experience around these questions. A discussion regarding the structure of the course, its educational content, and results and feedback obtained on the learner experience will be provided. As well, ideas for continued exploration of this work will be discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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'admission4
Résumé présentoui

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