Pattern recognition as a learning strategy in the study of engineering dynamics
Notice bibliographique
Résumé
As engineering dynamics remains a difficult subject to teach and learn, this study was initiated by an observation from the authors’ experience of how students pass dynamics without necessarily understanding all the fundamental concepts. This observation motivates the research on ‘pattern recognition’ as a learning strategy that emphasizes practising sample problems and solving similar problems in assessments. This research consisted of two parts. First, we analysed the notion of pattern recognition from two angles: (a) how it is contrasted with conceptual understanding in view of mental simulation and (b) how it is defined in the fields of computer science and cognitive psychology. We found that pattern recognition could be characterized using three features: (a) use of sample cases, (b) learning through practice, and (c) emphasis on correct patterns. Subsequently, we conducted a survey to identify evidence of pattern recognition from students as their learning strategy. With Cronbach’s alpha coefficient value at 0.649, a moderate but acceptable value, we discovered that our survey instrument was able to distinguish learners who tend to use pattern recognition as a strategy to solve problems, which is considered reasonable for a pilot investigation. We also found evidence that learners using pattern recognition tend to emphasize practice problems and memorization and de-emphasize the learning of fundamental concepts. We consider that pattern recognition could provide a new aspect to understand how learners learn technical subjects in engineering education.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».