Developing transdisciplinarity in first‐year engineering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background For engineers who aim to address sustainability challenges, participating in transdisciplinary teams is key. Yet developing transdisciplinary knowledge, including systems thinking, metacognition, and empathic thinking, is not well supported in traditional engineering programs. Purpose The extent to which selected learning activities in the introduction to engineering courses support student development of systems thinking, metacognition, and empathic thinking is investigated. Design/Method Focus group discussions with instructional teams and student interviews are examined to elucidate how course activities improved student transdisciplinary knowledge. Threshold concepts frame the qualitative analysis of the collected data. Implications for teaching and learning are discussed. Findings Results suggest the investigated learning activities support student development of transdisciplinary knowledge as indicated by changes in systems thinking, metacognition, and empathic thinking. Where prior quantitative exploratory studies revealed little change in transdisciplinary knowledge indicators pre‐ and post‐course, deeper qualitative analysis uncovers students manifested improvements in transdisciplinary knowledge indicators as narrated by the students themselves and as observed by instructors and teaching assistants. Conclusions Integrating transdisciplinary knowledge development into engineering programs, starting with appropriate learning activities in first‐year engineering courses, may provide new pathways for transforming curricula aimed at educating the 21st‐century engineer.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».