Overlap of Ethics and Sustainability for Responsibility Mindset: Insights for an Educational Approach Change in Ethics of Engineering
Notice bibliographique
Résumé
The mandate of universities and higher education institutes is to shape students’ ethical wisdom and catalyze sustainable development. However, everyone does not have equal access to higher education which drives the above mindsets, leading to unequal quality of education. Today, most ethics teaching in engineering schools is narrowly micro-ethics and does not attempt to define macro-ethics’ special challenges. Micro-ethics concentrates on concerns related to the individual and the innermost workings of the profession. However, macro-ethics encompasses sustainable development with a focus on the collective social responsibility of the profession and public concerns about technology. This study examined undergraduate engineering programs in 25 major Canadian universities to see if they are adequately prepared to navigate both the micro- and macro-aspects of ethics education. The curricula of the programs show many courses focusing on micro-ethical concepts. The lack of explicit macro-ethical agendas for advancing society invites further work on curricula to enhance the efficacy of the content and delivery modes. This inadequate commitment to socially responsible engineering is conceptualized as a “culture of disengagement”. The study introduces important moments of change to strengthen ethics education. These include twinning engineering and computing ethics; embedding overlapped ethics, sustainability, and responsibility mindsets; and promoting the scholarship of integration through research, synthesis, practice, and teaching. By adopting these approaches to curriculum and pedagogy, the students will effectively cultivate a critical understanding of and obligation to the profession’s collective responsibility and the well-being of the greater society. These changes provide crucial insights into broadening socio-technical-minded prospects of engineering ethics education.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».