Reimagining Industrial Engineering: Embedding Sustainability and Societal Impact in Course Design
Notice bibliographique
Résumé
This work presents ongoing efforts to embed sustainability and societal impact into the Industrial Engineering (IE) program at Quinnipiac University (QU).QU's strategic emphasis on sustainability aligns with its commitment to community engagement and industry partnerships, providing fertile ground for the integration of sustainability principles into academic programs.In the Fall 2023 semester, the Lean Systems Engineering course was restructured to emphasize sustainability, integrating Lean Green examples and sustainability components throughout the curriculum.Guest speakers, including experts in Lean Green initiatives, enriched class discussions, providing real-world insights.Class activities, such as presentations and discussions, further reinforced the connection between Lean principles and sustainability goals.Additionally, a final project with a biofuel company offered students hands-on experience in streamlining sustainable processes.Feedback from both students and the industry partner was positive, affirming the effectiveness of integrating sustainability into the curriculum.Student responses indicated a significant shift in their perception of the role of engineers in addressing environmental challenges.Statistical analysis revealed a meaningful impact on student attitudes towards sustainability.Looking ahead, the author is spearheading initiatives to build on this momentum, including the formation of a sustainability consortium and pursuing grant opportunities to support sustainability-focused projects.The evolution of the IE curriculum at QU reflects a commitment to producing engineers equipped to address the complex challenges of a sustainable future.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».