Applying the Scholarship of Teaching and Learning to Electromagnetics Education
Notice bibliographique
Résumé
For many years, engineering education practice was driven almost exclusively by a combination of institutional edict and instructor experience and intuition. During the 1990's, two fundamental shifts in thinking occurred. First, engineering accreditation boards began to take a more aggressive approach in challenging engineering schools to improving student outcomes. Second, the notion that teaching and learning could be subjected to scholarly research and inquiry took root and gave rise to the Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) movement. Although SoTL has gathered a large following within the academic community in recent years, integration of SoTL into the engineering disciplines is still in its early stages. While many works have been devoted to SoTL as a scholarly process, relatively few have considered the institutional or discipline-specific context within which SoTL is practiced. Here, we consider how the principles of SoTL can be usefully applied to establishing best practices for teaching and learning within the engineering disciplines, with particular emphasis on our own efforts to fundamental improve the intermediate-level electromagnetics course at UBC. The course focuses on propagation of electromagnetic waves in unbounded media and along transmission lines and waveguides.
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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 | 0,017 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,072 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».