How We Teach: Material and Energy Balances
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.
Notice bibliographique
Résumé
The Curriculum Committee of AIChE's Education Division surveyed chemical engineering departments across the United States and Canada in Fall 2021 about material and energy balances (MEB) courses.Courses have been described by 84 faculty at 75 institutions.MEB is taught primarily to first-term sophomores (78% of schools) majoring in only chemical engineering (46% of schools).Over 70% of the schools require only one MEB course, and 24% require two courses.All schools require general chemistry as a prerequisite, with half requiring Calculus II (integrals).Faculty do not expect incoming MEB students to be experienced or proficient in any software packages, but they are expected to be at least novices in word processing, spreadsheets, and presentation software.Over 40% of schools expect at least novicelevel understanding of computerized algebra systems, primarily MATLAB.Schools provide students with computer labs, with almost 60% of schools maintaining the labs at the college level.Exams and homework are the most popular assessments, appearing in over 90% of courses.Over half of the courses also have pre-announced quizzes, and team homework is used in 45% of the courses.In a majority of the courses (67%), twenty percent or fewer of the assignments are completed with a computer.The Felder, Rousseau, and Bullard textbook is used in nearly 80% of the courses.Textbook topics through energy balances on reactive systems are covered in over 70% of courses.Only the topics of computer-aided balance calculations and transient balances receive low coverage, in under 50% of the courses.Second courses in MEB tend to emphasize energy balances.In professional skills, only formal problem-solving strategies are covered in over half of the courses.Lecture section sizes are 40 students or smaller for over half of the reporting courses.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 découle