“We Did It!” Proud Moments as a Catalyst for Engineers’ Situated Leadership Learning
Notice bibliographique
Résumé
Engineers' day-to-day responsibilities include supervision, influence, management, and leadership, yet much of this work occurs on the periphery of their professional attention. Our study aims to make the largely implicit process of engineering leadership (EL) development explicit, and thus teachable, by pairing memorable career events with leadership learning processes. More specifically, we use Lave and Wenger's situated learning theory to investigate how career-embedded proud moments contribute to engineers' leadership development. Our team identified four types of proud moments along with corresponding leadership lessons in the career history narratives of 29 senior engineers. This four-part proud moment typology-honing professional dexterity, mobilizing teams, realizing values, and driving excellence-illustrates four distinct ways that engineers can and do institutionalize leadership in their respective workplaces. This finding suggests that proud moments are not only personally affirming stories, but also institutionally realized leadership catalysts. By making four types of EL development catalysts explicit, we provide engineering educators with authentic, industry-embedded narratives to support their programing. This project is significant to the ASEE LEAD division because it provides us with a way of scaffolding leadership development opportunities for all our students, even those who may resist the notion of engineering as a leadership profession.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».