Scaffolding Training on Digital Manufacturing: Prepare for the Workforce 4.0
Notice bibliographique
Résumé
In this Work-in-Progress paper, scaffolding training for Workforce 4.0 was described.The onset of Industry 4.0, also known as the fourth industrial revolution, will add new challenges to the shortage of skilled labor, such as CNC programmers and machinists.Like any new technology, new job categories are emerging that require new skill sets, presumably not replacing the current workforce but rather reinventing it.Some projections claim that between 75 and 375 million workers globally may need to change their occupational categories by 2030 due to a sizable amount of employment being automated or digitized.Within a vertically integrated project program of New York University, a systematic training scheme was developed for training undergraduate students with the xArm educational robot, as mentioned in our previous ASEE publication.The goal of the training is to lay the technical foundations for undergraduate students who have no experience in robotics for their future careers in Workforce 4.0.By the end of the training, the students should be ready to solve openended problems in automated production lines.The overall training lasts 12 weeks in total, there are no pre-requisite courses for the training, and it is open to all STEM majors.16 students participated in the training.The training scheme has been divided into two major blocks: the first block is foundational training, and the second block is advanced training.In the foundational training, the first week is to understand fundamentals by reviewing at least five research papers.The second week is to work on the mechanical assembly of the xArm robots.Robotic kinematics is introduced from the third to the fifth week.In the advanced training, the students were then divided into two specialized groups based on their own interests: Computer Vision (CV) and Natural Language Processing (NLP).There is a seminar about the Robotic Operation System (ROS).The final week is to assess training outcomes.Collaborative teams are formed to build a mini version of a production line using xArm robots, a conveyor belt, and selected sensors.An end-of-course learning assessment survey indicated that students self-reported an improved understanding of the course topics.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,008 |
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 ».