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Enregistrement W4403764215 · doi:10.24908/pceea.2023.17104

Inquiry-based learning: a student-centric approach to engaging students in sustainability and life cycle thinking

2024· article· en· W4403764215 sur OpenAlexaffvenue
Monika Mikhail, Christine Moresoli

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLearning cycleSustainabilityMathematics educationCritical thinkingPsychologyStudent engagementActive learning (machine learning)PedagogyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasingly volatile, complex, ambiguous and uncertain (VUCA) nature of the world has been recognized by business leaders and others. Experiential learning offers multiple opportunities for students to actively engage in their learning and spark their interest and motivation to address complex societal problems. Inquiry-Based Learning (IBL) is a student-centric experiential learning method. This paper describes a proposed application of IBL based on a past incident, the collapse of a garment factory in 2013. In this proposed application, students will formulate and refine an inquiry question, and collect and analyze information focusing on the role, responsibilities and decisions made by the various stakeholders. Students will also reflect on the life cycle of a consumer product and the implications of a linear economy and supply chain perspective and their social dimensions. This analysis will be guided by the five phases of IBL. Such an approach is suitable for all types of engineering disciplines and levels.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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