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Enregistrement W4401285593 · doi:10.18260/1-2--47090

Creation of Open-Source Course Materials for Engineering Economics Course with Help from a Team of Students—Lessons Learned

2024· article· en· W4401285593 sur OpenAlexaffabout
Tamara Etmannski

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClass (philosophy)AccreditationCourse (navigation)Computer scienceSet (abstract data type)Nuclear decommissioningEngineering educationEngineering managementMathematics educationEngineeringMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract All engineering students in Canada must take an Engineering Economics course as part of program accreditation requirements. These courses mainly focus on the evaluation of monetary profits and direct financial costs incurred during the design, operation and decommissioning phases of projects. Instructors commonly use textbooks as the primary tool to guide the students through the content of this course, which tend cost around $100 US each student. Like many courses, the materials in this course does not change much over time resulting in many students opting to not buy the required textbook and instead rely on free sources of information found online, in older editions of textbooks or simply rely on course notes. The patchwork of sources creates problems in this course in particular, because of the variation of notation used across sources, which can easily cause confusion. It was this problem that inspired the creation of a set of open-source materials that students and instructors can use for free, enabling the instructor to have control over notation and concepts to focus on while saving the students money. This paper discusses the lessons learned during the creation of these materials, and in first-time use of these materials in a class of 200 fourth-year undergraduate civil engineering students, as well as dissemination challenges after the project ended.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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