Comparative analysis of remote, hands-on, and human-remote laboratories in manufacturing education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the years 2020 - 2023, different concepts of material characterization laboratories as part of a forming technology course in the third bachelor year at the department of mechanical engineering, TU Dortmund University, Germany, have been implemented and evaluated. With the remote experiment, students were able to perform a standard tensile test for steel and aluminum fully autonomously. A so-called human-remote type experiment was used for the in-plane torsion test, where the instructor was equipped with cameras, microphone and head-set, such that students could control the instructor via web and observe the results of their actions in real-time. With the ability to go back to campus, additional experiments, such as the Nakajima test, which is used to characterize the formability in metals, was performed hands-on by the students in the lab. Through a comparative analysis of students' self-assessment regarding different learning outcomes prior and after the course, it was found that given a choice, students usually prefer hands-on labs over human-remote ones. For digital laboratories, the human-remote lab is the preferred choice over the remote experiment. Analyzing the students' overall course performance, it was shown that all types of laboratories provide a sufficient teaching input to perform well regarding several metrics tested in the course.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».