Experiential learning in engineering education: A systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The evolving transformations of our society at large, academic institutions, and engineering discipline in the 21st century have profound implications for the nature of experiential learning being offered in engineering education. However, what is experiential learning in the context of engineering education? Purpose The introduction and evaluation of experiential learning in undergraduate engineering education between 1995 and 2020, as well as the essential elements for consideration in its future implementation, have been analyzed and synthesized. Design/Method A population–intervention–comparison–outcome framework and PRISMA flow diagram were used to outline a systematic literature review on how experiential learning was introduced into undergraduate engineering curricula, how it was evaluated, and the essential elements for consideration in its future implementation. Findings A total of 220 studies were synthesized. These studies offered a new lens of seeing experiential learning, which were interpreted as “paradigm shifts.” More than one‐half of the total studies were conducted between 1995 and 2005. These studies were strongly directed at measuring student performance and occurred in a decade when many North American engineering curricula were being restructured. The review indicated that experiential learning has been successfully carried out via diverse methodologies. However, there is a strong need to enrich it with a theoretical basis. Conclusions Experiential learning introduced into engineering education appeared to be an interdependent self – school – community entity. In the changing work environment of the 21st century, heightened by the impacts of the COVID‐19 pandemic, invoking the inseparability of self, school, and community would provide unique perspectives to our evolving understanding of experiential learning and its relevance in engineering discipline.
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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 | 0,019 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».