Working with Others – An Analysis of Collaborative Research Likelihood
Notice bibliographique
Résumé
Background: While diversity and teamwork is valued increasingly in engineering education in particular and in our society in general, we intend to explore the quality and quantity of academic collaborations to understand the current state-of-art of collaborative research projects within engineering education. Purpose: Our long-term objective is to understand why collaborations occur and what makes it more likely to occur. For this work-in-progress paper, we observed the trends of collaborations within Engineering Education Research and observed whether and how collaboration behaviour changed, in measurable ways, during the COVID-19 pandemic. We also observed whether three seems to be a relation between the quality of research within Engineering Education Research because of collaborations. Methodology: We explored and compared the articles published in all sections of the annual conferences of American Society of Engineering Education, Canadian Engineering Education Association, and European Society for Engineering Education from 2017 – 2022 and publications in the Journal of Engineering Education from years 2017 – 2022. Results: Our preliminary results have shown that the quality of Engineering Education research seems to improve only slightly with collaborations. Additionally, we have observed that the percentage of collaborative research projects differ in the five places that we have explored. Conclusions: The long-term goal of this research is to identify the kinds of projects that can be done collaboratively and also identify gaps in collaborative research so that other researchers can use that information to design more collaborative projects. This initial work is to estimate recent levels of collaboration using author counts.
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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 | 0,154 | 0,545 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».